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增加烟气中一氧化碳含量作为电厂锅炉燃烧调整的参数,可以有效避免局部不完全燃烧,提高锅炉经济性。因此,如何快速准确地反映烟气中一氧化碳含量至关重要。为此采用软测量方法,利用与之相关的一些参数作为输入变量,对一氧化碳含量进行BP神经网络建模。根据对模型的训练仿真和验证样本的相对误差计算,该模型具有较好地泛化能力,可以较准确地预测一氧化碳含量。利用该模型预测结果可以快速调整燃烧工况,得到CO/O2变化关系,使锅炉处于最佳过量空气系数下。