| 基于Elman神经网络的受热面积灰动态预测 |
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| 引用本文： | 贾志琴,史元浩,梁建宇,李登耀. 基于Elman神经网络的受热面积灰动态预测[J]. 电子测量与仪器学报, 2019, 33(9): 50-56 |
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| 作者姓名： | 贾志琴 史元浩 梁建宇 李登耀 |
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| 作者单位： | 中北大学电气与控制工程学院 太原030000;大唐保定热电厂 保定071052 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;山西省重点研发计划;山西省自然科学基金;山西省自然科学基金青年项目;中北大学项目;中北大学项目 |
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| 摘 要： | 在火电厂燃煤锅炉运行过程中,受热面的积灰是降低锅炉运行效率和安全性的一个重要原因。对此,各研究者根据建立固定的预测模型制定吹灰策略,认为是及时吹灰而忽略了吹灰需要一定的准备时间。针对上述问题,不仅在数据预处理时,采用时间序列随机选取的方法反映不同工况下的灰污沉积厚度,而且提出了基于清洁因子(CF)的Elman时序神经网络动态预测模型。为了构造合理的网络模型,采用试凑法得到最优隐含层节点数。最终,通过正态概率密度(PDF)曲线验证了该模型预测的精准性,并对比分析了在不同预测起始点滚动预测的结果。经实例仿真,结果显示Elman网络模型的预测结果与实际监测数据的吻合度较高。从而为下一步的吹灰优化研究奠定了坚实的基础。
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| 关 键 词： | 清洁因子 ELMAN神经网络 随机数据 动态预测 灰污厚度 |
Dynamic prediction of heated area gray based on Elman neural network |
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| Jia Zhiqin,Shi Yuanhao,Liang Jianyu,Li Dengyao. Dynamic prediction of heated area gray based on Elman neural network[J]. Journal of Electronic Measurement and Instrument, 2019, 33(9): 50-56 |
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| Authors: | Jia Zhiqin Shi Yuanhao Liang Jianyu Li Dengyao |
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| Affiliation: | (School of Electrical and Control Engineering,North University of China,Taiyuan 030000,China;Datang Baoding Thermal Power Plant,Baoding 071052,China) |
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| Abstract: | Jia Zhiqin;Shi Yuanhao;Liang Jianyu;Li Dengyao(School of Electrical and Control Engineering,North University of China,Taiyuan 030000,China;Datang Baoding Thermal Power Plant,Baoding 071052,China) |
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| Keywords: | cleaning factor Elman neural network random data dynamic prediction ash thickness |
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