【摘 要】
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飞灰含碳量是影响锅炉热效率的重要指标,影响着机组的经济运行。建立一种基于Levenberg-Marquardt(L-M)算法改进的BP神经网络模型,对某电厂150 MW CFB锅炉的飞灰含碳量进行建
【机 构】
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国家能源集团国神公司,华北电力大学生物质发电成套设备国家工程实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2016YFB0600205)
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飞灰含碳量是影响锅炉热效率的重要指标,影响着机组的经济运行。建立一种基于Levenberg-Marquardt(L-M)算法改进的BP神经网络模型,对某电厂150 MW CFB锅炉的飞灰含碳量进行建模预测,包括1个母模型和3个子模型。母模型选取煤的工业分析、低位发热量等7个参数作为输入参数,子模型研究煤质参数偏差对母模型其他输入参数的影响。利用改进的BP神经网络分别对样本进行训练,预测飞灰含碳量。将训练结果与传统多项式回归法或经验方法得出的结果进行对比。结果表明,BP神经网络、多项式线性回归(PLR)、多
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