基于神经网络遗传算法的锅炉燃烧优化系统

摘要：

针对锅炉燃烧过程参数选取问题,选取一次风量、二次风量等锅炉燃烧过程中所涉及的控制参数,建立基于BP神经网络的锅炉燃烧模型.根据历史工况下的燃烧数据对锅炉效率进行预测,采用遗传算法对控制参数进行优化,以此提高锅炉燃烧效率.该文针对某电厂1000 MW直流锅炉燃烧过程参数建立BP神经网络模型,对其控制参数进行优化,基于Matlab开发了一套实用性强、功能齐全的电站锅炉燃烧优化软件.结果表明,该炉的燃烧效率在经优化后有了显著提高.

关键词：锅炉、神经网络、遗传算法、Matlab

所属期刊栏目：29

分类号：TP13(自动化基础理论)

在线出版日期：2014-07-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：30-32,52