改进BP神经网络在低氮燃烧优化中的应用

摘要：

基于燃煤锅炉低氮燃烧优化试验数据，建立了预测NOx 排放浓度和锅炉效率的改进BP神经网络模型，通过样本学习，该网络可以精确描述锅炉运行参数与 N Ox 排放浓度和锅炉效率之间的非线性映射关系.仿真结果表明，网络的 N Ox 排放浓度和锅炉效率预测值的相对误差分别小于3．92％和7．6％，能够描述NOx 排放浓度和锅炉效率随 SOFA 风门开度和运行氧量变化的规律，而且预测精度高、泛化能力强，可为燃煤锅炉低氮燃烧优化提供指导.

关键词：燃煤锅炉、低氮燃烧、BP神经网络、燃烧优化、NOx 排放浓度、锅炉效率

分类号：TK223.23(蒸汽动力工程)

在线出版日期：2015-05-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：106-111,119