【摘 要】
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针对目前国内电站锅炉燃烧建模存在煤质与负荷波动频繁、测点精度有限、设备运行组合多变等产生的问题,提出了电站锅炉燃烧的非对称神经网络建模方法。将锅炉模型的输入按照
【机 构】
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西安热工研究院有限公司,国家电投集团河南电力有限公司开封发电分公司
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针对目前国内电站锅炉燃烧建模存在煤质与负荷波动频繁、测点精度有限、设备运行组合多变等产生的问题,提出了电站锅炉燃烧的非对称神经网络建模方法。将锅炉模型的输入按照实际物理规律的关联关系设计网络结构组合,去掉关联性较弱的联系,从而使模型天然体现一定的锅炉燃烧规律,实现了不同燃烧器出力分配下的单一网络建模,提高了学习训练效率,并大幅降低了模型所需样本数量。将经典对称神经网络模型和非对称神经网络模型进行对比训练,结果表明本文提出的非对称神经网络建模方法检验正确率高。将其应用于某超临界660 MW机组的燃烧优化控制,锅炉效率平均可提高0.25%。
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