锅炉飞灰BP-WA算法优化控制策略

摘要：

针对锅炉飞灰含碳量在线测量参数多变、惯性大等问题,设计一种改进型BP神经网络飞灰含碳量预测模型.通过主元分析法分析各燃烧工况与飞灰含碳量的关系,利用信息熵将标准BP神经网络中的误差函数进行改进,以抑制输入样本中的干扰噪声,并采用主元分析法筛选模型中输入参数,精简网络模型.结合所提出的改进型BP-WA(BP神经网络-狼群算法)优化控制策略对锅炉燃烧运行工况进行优化控制仿真研究,结果表明:采用改进型BP-WA优化控制策略优化飞灰含碳量前后,锅炉飞灰含碳量预测与标准BP网络模型方法相比,均方误差降低0.0121;飞灰含碳量降低3.50％,提升了锅炉运行的稳定性.

关键词：飞灰含碳量、BP神经网络、主元分析、燃烧优化、狼群算法

所属期刊栏目：44

分类号：TP318(计算技术、计算机技术)

资助基金：安徽省自然科学基金1908085ME134

在线出版日期：2022-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：514-521