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模糊综合评判模型预测电站燃煤结渣特性的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
基于最大隶属度原则,采用常规煤质结渣特性指标以及炉膛运行参数组成的"6指标法"对模糊理论预测燃煤结渣的4种常用模型进行了分析和检验.分析发现,4种模型都具有较好的预测效果,但相比而言,具有"主因素决定型"特征的模型由于过于强调单一指标的作用效果,在评判过程中容易陷于局部最大修正隶属度的误区,从而导致对结渣倾向性不明显样本预测的失效.考虑各因素影响的综合评判方法则避开了这一误区,在整体预测效果上获得了更高的准确度. 相似文献
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电站锅炉用煤常规结渣指标的模糊综合评判 总被引:9,自引:2,他引:9
运用常规结渣指标在判别电站锅炉用煤结渣特性时存在着较强的主观性,导致判别结果分歧较大.为此,提出了常规结渣指标的模糊综合评判方法,并将之用于8个煤种的结渣特性判别,所得评判结果与实际结渣状况相符.文中还强调了隶属函数的建立及权重集的选择对模糊综合评判的影响. 相似文献
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多种模糊综合评判模型在燃煤结渣特性判别上的应用 总被引:7,自引:1,他引:7
应用模糊数学方法对燃煤结渣特性加以评判有助于提高判别准确率。本文主要探讨了四种模糊综合评判模型在燃煤结渣特性判别上的应用。在所示例子中,模型M(A,V)的准确率最高。 相似文献
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电站燃煤结渣特性的模糊模式识别 总被引:1,自引:1,他引:1
目前国内外普遍采用的单一煤灰结渣特性指标分辨率较低,有时甚至出现按某一准则判别的结果与实际结渣程度相矛盾的情况。本文运用模糊数学的方法对电站燃煤的结渣特性进行了模式识别,用以综合判定燃煤的结渣性能,可作为锅炉运行和设计部门预测炉内结渣程度的依据。 相似文献
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基于模糊神经网络的电站燃煤锅炉结渣预测 总被引:7,自引:0,他引:7
综合运用模糊数学和神经网络知识构建了一个模糊神经网络模型,用以预测电站燃煤锅炉的结渣特性.通过引入反映煤灰特性的4个常用指标以及反映锅炉运行情况的两个指标,使所建模型综合考虑了煤灰特性和锅炉运行因素对结渣的影响.以实际电厂燃煤锅炉为样本,基于改进的BP(back-propagation)算法对网络模型进行了训练.为验证模型的准确性,对7台电站燃煤锅炉的结渣特性进行预测,并将该模型与只考虑煤灰特性指标的常规 BP网络模型进行比较.验证结果表明,模糊神经网络模型的预测结果与实际相符,效果优于常规BP网络模型. 相似文献
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沧东电厂660MW超临界锅炉结焦特性分析 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍沧东电厂660 MW超临界锅炉试运期间结焦的情况,分析了结焦的原因,并经投运后的运行实践,提出了防止结焦的相应措施.对同类型锅炉燃烧调整有着一定的参考价值. 相似文献
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应用支持向量机算法对燃煤锅炉结渣问题进行数学建模,并利用模拟退火算法对支持向量机模型参数进行了优化,最终获得最优参数组合。模型将煤的软化温度tSt、硅铝比w(SiO2)/w(A12O3)、碱酸比J和硅比G以及锅炉的无因次切圆直径t和无因次实际切圆直径d作为输入变量,以结渣程度作为输出,用试验数据对模型进行了校验和参数的寻优,利用优化后的模型对15台锅炉结渣特性进行预测评判,有14个正确,评判准确率为93.33%,由此表明此方法是合理有效的。同时为了配合该模型,采用高级语言编程开发出了相应的预测评判系统。 相似文献