基于广义回归神经网络预测入炉煤发热量

针对煤的工业分析成份与发热量的经验公式应用的局限性,本文利用广义回归神经网络(GRNN)具有良好逼近任意非线性映射的特点,对入炉煤发热量进行了预测研究。预测结果表明,应用广义回归神经网络预测入炉煤发热量是可行的,预测相对误差在0.0049%～1.9024%之间,满足精度要求。

国华沧电一、二期锅炉不同暖风器疏水系统经济性比较

为预防燃煤机组锅炉尾部烟道低温腐蚀,目前大部分电厂锅炉都在空预器空气入口侧加装了暖风器。暖风器采用蒸汽加热,疏水有不同的布置方案。一种是经过疏水泵导至除氧器,一种是经过自动疏水器导至凝汽器。本文通过对国华沧电两期工程中采用的不同的暖风器疏水方案的对比,找出更经济的暖风器疏水布置方案。