基于非对称神经网络结构的电站锅炉智能燃烧控制模型

作     者：吴恒运 高林 田建勇 周俊波 高海东 王林 王明坤 WU Hengyun;GAO Lin;TIAN Jianyong;ZHOU Junbo;GAO Haidong;WANG Lin;WANG Mingkun

作者机构：西安热工研究院有限公司陕西西安710054 国家电投集团河南电力有限公司开封发电分公司河南开封475000 

基　　金：中国华能集团公司总部科技项目(HNKJ17-H12 HNKJ17-H13)~~ 

出 版 物：《热力发电》 (Thermal Power Generation)

年 卷 期：2017年第46卷第12期

页      码：6-10,17页

摘      要：针对目前国内电站锅炉燃烧建模存在煤质与负荷波动频繁、测点精度有限、设备运行组合多变等产生的问题,提出了电站锅炉燃烧的非对称神经网络建模方法。将锅炉模型的输入按照实际物理规律的关联关系设计网络结构组合,去掉关联性较弱的联系,从而使模型天然体现一定的锅炉燃烧规律,实现了不同燃烧器出力分配下的单一网络建模,提高了学习训练效率,并大幅降低了模型所需样本数量。将经典对称神经网络模型和非对称神经网络模型进行对比训练,结果表明本文提出的非对称神经网络建模方法检验正确率高。将其应用于某超临界660 MW机组的燃烧优化控制,锅炉效率平均可提高0.25%。

主 题 词：锅炉 燃烧控制 人工神经网络 非对称神经网络 对称神经网络 智能控制 数学建模 样本数量 

学科分类：080702[080702] 08[工学] 0807[工学-电子信息类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1002-3364.2017.12.006

馆 藏 号：203280733...