【摘 要】
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本文引入人工神经网络之BP网络（Back-Propagation），建立了锅炉的运行优化模型。模型以影响锅炉效率的因素为输入变量，以锅炉效率及发电煤耗等为输出变量，用电厂采集的数据样本进行
【出 处】
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华北电力大学(北京) 华北电力大学
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本文引入人工神经网络之BP网络（Back-Propagation），建立了锅炉的运行优化模型。模型以影响锅炉效率的因素为输入变量，以锅炉效率及发电煤耗等为输出变量，用电厂采集的数据样本进行训练。此模型不同于传统的锅炉效率计算方法（正平衡或反平衡方法），而是通过人工神经网络本身具有的强大的联想功能和记忆功能以及对于非线性变量的映射能力，来计算锅炉效率和锅炉运行中需要调节的一些主要参数。神经网络训练成功的模型可在线对内蒙古蒙达电厂的300MW机组计算锅炉效率及其它运行中关注的参数，在一定程度上起到锅炉效率实时分析的作用，并为锅炉运行提出优化调节的方法。本文还在DELPHI 语言支持平台上开发了锅炉运行优化的BP网络软件系统，利用DELPHI本身自带的数据库实现数据的存储功能。
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