【摘 要】
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由于背压设定值基本为运行人员经验设置,致使机组经济性能差。通过现场数据计算出机组70%~100%负荷下部分关键工况点,采用BP神经网络对该数据联想记忆,近似得到该负荷段下所
【机 构】
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山西大学自动化系,山西大学数学科学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(U1610116),山西省科技重大专项项目(MD2016-02),山西省研究生联合培养基地人才培养资助项目(2017JD03).
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由于背压设定值基本为运行人员经验设置,致使机组经济性能差。通过现场数据计算出机组70%~100%负荷下部分关键工况点,采用BP神经网络对该数据联想记忆,近似得到该负荷段下所有背压设定值模型。同时采用粒子群算法对该模型进行优化,以提高BP神经网络模型的泛化能力和模型精度。将该模型应用到某一典型工况下的背压控制中,通过仿真得出平均每个风机功耗降低13.6 kW,而背压与改进前相差不多,此时机组净功率增加326.4 kW,经济效率得到显著提升。该方法对今后现场背压优化控制也具有一定借鉴意义。
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