RPROP算法在电站锅炉对流受热面灰污监测与吹灰优化中的应用

摘要：

本文以沁北电厂1#锅炉为研究对象,采用三层EPEOP算法的神经网络,对电站锅炉对流受热面的实时污染状况建立了监测模型,同时在此基础上开发了一套完备的在线灰污监测系统.模型利用电站数据采集系统获取的实时机组数据,经规一化处理后组成样本集,对神经网络进行训练.结果表明:训练后的神经网络具有较好的泛化能力,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,从而为优化吹灰提供指导.

关键词：神经网络、对流受热面、积灰、监测、优化吹灰

分类号：TK2;TK1

在线出版日期：2010-06-30（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：76-82