基于RBF网络的燃煤锅炉结渣特性

The slagging characteristics of coal-fired boilers based on RBF neural network

将RBF神经网络应用于燃煤锅炉结渣预测,搭建了相应的预测模型。该模型以软化温度、硅铝比、碱酸比、硅比4个煤灰指标和无因次炉膛切圆直径、无因次炉膛平均温度两个运行参数作为输入变量,输出为燃煤锅炉的结渣程度。选取6台燃煤锅炉作为测试样本。预测结果表明,该模型的评判准确率为100%,该模型易于运行人员对锅炉结渣特性做出准确评判,与常规BP网络进行比较,准确率高于BP网络模型。同时,将所建立的网络模型应用于吉林热电厂两台中储式煤粉锅炉中,通过与实际运行监测结果对比,证明该网络模型可以对两台锅炉结渣特性进行有效评判。