基于BP神经网络的煤粉锅炉飞灰含碳量研究

飞灰含碳量是反映电站煤粉锅炉燃烧效率的一个重要指标。基于误差反向传播(BP)神经网络方法,建立了11-23-1型BP神经网络模型。根据某电站四角切圆煤粉锅炉特点选取了煤粉细度、燃烧器摆角、烟气含氧量、5个煤种参数、燃烧器喷口运行组合等11个影响燃烧的参数作为神经网络的输入因子,对建立的模型进行训练,得到模型参数。以此进行预测,与实际值的误差不超过6%。在此基础上,又提出了单参数影响飞灰含碳量的简化分析方法,使神经网络包含的多维非线性规律在一定条件下简洁、直观地反映出来。计算和分析结果表明,本模型方法能有效提取各参数对飞灰含碳量的影响规律,可用于锅炉飞灰含碳量的分析、预测和优化调节。