【摘 要】
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遵照火电厂锅炉燃烧既要提高效率又要降低NOx排放量的要求,本文对遗传算法和BP神经网络在煤粉锅炉燃烧过程中的应用进行了研究。通过采用遗传算法和BP神经网络建立网络模型,
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遵照火电厂锅炉燃烧既要提高效率又要降低NOx排放量的要求,本文对遗传算法和BP神经网络在煤粉锅炉燃烧过程中的应用进行了研究。通过采用遗传算法和BP神经网络建立网络模型,以锅炉负荷、挥发分、烟气含氧量、低位发热量、碳基、氮基等12个影响因素作为输入层的输入量,以NOx排放量和飞灰含碳量作为输出层的输出量,对某电站煤粉锅炉的NOx排放量和飞灰含碳量进行了预测。通过对预测结果的分析对比可知,该方法在收敛速度和精度方面均符合在线监测的要求。
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