电站燃煤锅炉NOx排放神经网络模型

人工神经网络具有联想、记忆、并行计算、自适应、自学习、适于处理非线性问题等优点.电站燃煤锅炉NOx排放规律非常复杂,很难对其进行建模.提出电站燃煤锅炉NOx排放量的神经网络模型,该神经网络模型具有可以预测各一次风粉单元NOx生成量、锅炉NOx排放量、网络隐节点数少、泛化能力强、鲁棒性好、学习速度快的优点.所提出的模型可以为大型电站锅炉通过燃烧系统自动调整或结构改造降低NOx排放提供依据.     

基于IMRAN的电站锅炉效率与NO_x排放模型

电站锅炉高效低NOx燃烧优化技术越来越受到人们的重视,而锅炉燃烧效率和NOx排放模型是高效低NOx燃烧优化的基础.从提高网络的泛化能力着手,对最小资源分配网络算法的隐节点删减策略进行改进,加入惩罚策略和合并策略,并把改进的MRAN算法应用到对电站锅炉NOx排放与效率的实时建模上.仿真结果表明,改进的MRAN算法除了具有一般MRAN算法的优点外,还具有比MRAN网络更加紧凑的结构.提出的网络算法具有多输出结构,可同时预测NOx排放与效率,适于用在电站锅炉的NOx排放与效率的燃烧实时整体优化中.     

基于炉内温度分布的NOx排放特性的神经网络模型

电站锅炉燃烧产物NOx的生成受煤种、锅炉负荷、配风方式、过剩空气系数、炉膛温度以及其分布的均匀性等多种因素的制约非常复杂。借助优化燃烧调整试验数据,将燃烧过程三维温度场可视化检测信息如炉膛断面最高温度作为重要原始信息,建立反映锅炉NOx排放特性的神经网络模型,并对此模型进行了校验。结果表明,该模型能准确预报锅炉在不同工况下的NOx排放特性,结合全局寻优技术,可为大型电厂锅炉低NOx排放提供稳态优化运行方案。     

电站锅炉NOx排放与效率的响应特性模型

由于锅炉设备结构庞大，运行条件复杂，燃料性质多变差等因素，建立电站锅炉排放特性的函数模型难度极大．为满足锅炉高效低污染燃烧优化研究的需要，借助优化燃烧特性试验数据，建立了神经网络型与函数型的混合模型。算例表明：该模型能正确地描述电站锅炉NOx排放与效率的响应特性。图1表6参5     

基于BP神经网络的燃煤锅炉内H_2S质量浓度建模预测

基于BP神经网络算法和遗传算法优化的BP神经网络算法(GA-BP算法)建立了燃煤锅炉内H_2S质量浓度的预测模型,以燃烧调整试验得到的数据作为训练样本和测试样本,对所建立的H_2S质量浓度预测模型进行评价。结果表明:基于BP神经网络算法建立的H_2S质量浓度预测模型出现过拟合现象,而基于GA-BP算法建立的H_2S质量浓度预测模型具有较好的逼近能力和泛化能力,可用于锅炉内H_2S质量浓度建模预测,为运行优化和控制燃煤锅炉内H_2S质量浓度奠定了基础。     

基于智能算法的燃煤电站锅炉燃烧优化

基于Matlab人工智能工具包对某300MW燃煤电站锅炉进行了燃烧优化混合建模:利用BP神经网络建立了锅炉燃烧特性的BP神经网络模型,用以预测锅炉热效率和NO_x排放质量浓度.基于该模型,以锅炉热效率和NO_x排放质量浓度为目标,结合Matlab遗传算法工具包对锅炉进行燃烧优化,并采用权重系数法将多目标优化问题转化为单目标优化问题.结果表明:锅炉热效率和NO_x排放质量浓度校验样本的相对误差平均绝对值分别为0.142%和1.790%,该模型具有良好的准确性和泛化能力;权重系数法可根据实际情况,以锅炉热效率或NO_x排放质量浓度为优化重点选取相应的权重系数,对燃烧优化具有一定的指导意义.     

基于SVM的对冲燃煤锅炉NOx排放特性

提出了一种基于支持向量机理论在燃煤锅炉NOx排放预测的方法．对某台300 MW旋流对冲燃煤电站锅炉进行了多工况热态试验,考虑温度对NOx生成的影响,利用火焰诊断系统对炉膛温度场进行了测量．应用支持向量机理论建立了NOx排放特性模型并进行了校验．通过同神经网络模型比较,证实了该模型泛化能力强、预测精度高的优点．该模型可为电厂锅炉通过燃烧调整降低NOx排放提供参考．     

410t/h燃煤锅炉降低NOx排放试验研究

氮氧化物足燃煤电站锅炉排放的大气污染物之一.在410t/h锅炉上进行了NOx排放特性试验,试验得出锅炉过量空气系数、燃烬风比例、制粉系统投运方式、冉燃燃料比例对锅炉效率和NOx排放的影响,为锅炉优化运行,降低NOx污染物排放提供参考依据.     

基于共享最小二乘支持向量机模型的电站锅炉燃烧系统的优化

电站锅炉燃烧系统是一个复杂的多输入多输出系统,为了在同一个模型中实现高效率、低污染物排放的优化目标,对标准最小二乘支持向量机回归方法进行了扩展．借助某电厂1000MW超超临界锅炉的现场燃烧调整试验数据,建立了以锅炉热效率和NOx排放质量浓度为输出的共享最小二乘支持向量机（LSSVM）模型,采用一种改进的粒子群算法对共享模型中的锅炉运行工况进行了寻优．结果表明：在共享LSSVM模型中,锅炉热效率和NOx排放质量浓度的平均预测误差分别可达到0．028％和2．16％,搜索得到的高效率和低NOx排放的参数组合可为电站锅炉优化运行提供指导．     

用于电站煤粉锅炉NOx排放监测的BP神经网络试验研究

利用计算机图像处理技术从电站煤粉锅炉炉内火焰图像中提取火焰燃烧特征参数，结合BP神经网络，对电站煤粉锅炉NOx排放监测进行了实验研究，并取得了比较满意的结果。     

基于神经网络的锅炉对流受热面灰污监测研究

采用多层前向型神经网络,对电站锅炉对流受热面的实时污染状况建立了监测模型。模型选取合适的参数组成输入向量,利用电站数据采集系统下载的实时机组数据,经规格化处理后对神经网络进行训练。结果表明,训练后的神经网络可以较准确地实现锅炉对流受热面的积灰状态的在线监测,为吹灰方案的最优化打下了良好的基础。     

基于改进GA-BP网络算法的边坡力学参数反演分析

针对BP神经网络收敛速度慢和易陷入局部极小值等不足,通过改进遗传算法,显著提升遗传算法的全局寻优能力,进而优化BP神经网络初始权值和阈值。结合工程算例,采用正交法设计参数样本,利用边坡工程的有限元正分析模型计算出反演分析所需的样本,建立基于改进的GA-BP网络算法反分析模型,经过网络训练,得到符合实测效应量值的反演参数值,对比GA-BP网络算法和改进GA-BP网络算法的反分析模型结果可知,改进GA-BP网络算法反分析模型在解的稳定性和求解精度上均得到了较大提高。研究成果可供类似工程参考。     

基于BP神经网络的煤粉锅炉飞灰含碳量研究

飞灰含碳量是反映电站煤粉锅炉燃烧效率的一个重要指标。基于误差反向传播（BP）神经网络方法,建立了11-23-1型BP神经网络模型。根据某电站四角切圆煤粉锅炉特点选取了煤粉细度、燃烧器摆角、烟气含氧量、5个煤种参数、燃烧器喷口运行组合等11个影响燃烧的参数作为神经网络的输入因子,对建立的模型进行训练,得到模型参数。以此进行预测,与实际值的误差不超过6％。在此基础上,又提出了单参数影响飞灰含碳量的简化分析方法,使神经网络包含的多维非线性规律在一定条件下简洁、直观地反映出来。计算和分析结果表明,本模型方法能有效提取各参数对飞友含碳量的影响规律,可用于锅炉飞灰含碳量的分析、预测和优化调节。     

基于GA-BP神经网络的土壤-空气换热器换热量预测分析

文章对位于太原市一个日光温室内的土壤-空气换热器进行夏季工况试验,获得了不同运行工况下换热管内空气的温度和湿度的分布数据.试验结果表明:土壤-空气换热器具有一定的除湿效果;当换热管长度为17.2 m,换热管内空气流速为2 m/s时,土壤-空气换热器潜热换热量占全热换热量的31.37％,且潜热换热量在全热换热量中的占比随...     

重型柴油车实际道路NO_x排放预测模型研究

基于便携式车载排放测试系统(portable emission measurement system,PEMS),对某型号重型柴油车进行实际道路排放测试,分别利用车辆比功率(VSP)和车辆牵引力(VA)对NO_x排放值进行拟合。以这两个因子作为输入参数,应用自适应学习速率法改进后的双隐含层反向传播(BP)神经网络来训练和预测NO_x的排放情况。与原BP网络预测情况相比,预测值与实际值的皮尔逊相关系数提高了0.113 6,相对误差降低了0.662 1%,改进后的神经网络预测准确度有所提升,泛化能力较强,可以用于该款重型柴油车NOx排放的实时预测,具有一定的工程应用价值。     

基于遗传算法的燃煤锅炉NOx排放控制

文中在分析锅炉NOx排放物生成机制、影响因素及其控制方式和锅炉效率影响因素的基础上,结合锅炉燃烧特性试验,建立了锅炉排烟温度、飞灰含碳量和NOx排放的改进型的Elman动态神经网络预测模型,这种改进型的Elman动态网络结构简单、计算量小、容易收敛且易实现在线辨识。并利用预测模型输出的锅炉排烟温度和飞灰含碳量,通过简化的锅炉损失计算模型得到锅炉排烟损失和未完全燃烧损失,这两项损失和预测模型输出的NOx排放构造了锅炉优化燃烧寻优的目标函数。利用遗传算法的寻优特性搜索锅炉可调参数的最优值,指导运行人员在高效燃烧低NOx排放的基础上优化运行。     

基才BP神经网络的燃油工业锅炉热效率软测量

燃油工业锅炉的应用日益增多,环保和节能问题日趋严重,故节能减排工作也日益突出。锅炉热效率是表征锅炉经济运行的重要指标,如能现场快速获取锅炉热效率,对节能工作将具有重大意义。论文采用BP神经网络对燃油锅炉热效率进行建模,并对该仿真模型进行误差分析,表明该模型具有较高的精度。利用此热效率仿真模型,可现场快速调节各参数,使热效率保持在最佳值附近。     

基于神经网络的电站锅炉水冷壁积灰结渣监测模型的研究

针对阜新电厂 2 0 0MW机组燃煤锅炉进行了多工况热态测试 ,获得了数据样本 ,运用BP神经网络和LM算法建立了电站锅炉水冷壁积灰结渣的监测模型。所建的神经网络监测模型 ,能够反映锅炉水冷壁积灰结渣的程度 ,为电站锅炉吹灰优化系统的开发打下了良好的基础。     

基于灰色关联分析-GA-BP模型的叶绿素a含量预测

为提高水体叶绿素a预测精度和收敛速率,提出一种基于灰色关联度分析和遗传算法优化BP神经网络预测水体叶绿素a的方法。即先采用灰色关联度分析法选取合适的水质指标作为输入因子,然后优化网络隐含层的结构参数,引入遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,最后以预测太湖叶绿素a为例进行比较分析。结果表明,优化神经网络隐含层数能进一步提高网络的预测精度、缩短训练时间;灰色关联分析-GA-BP模型相较于BP、GA-BP模型具有更高的预测精度和收敛速度,可为控制水环境监测和决策平台提供科学依据。