基于HGA-ANN配风方式的锅炉飞灰含碳量优化

摘要：

利用人工神经网络(ANN)进行锅炉飞灰含碳量建模,并分析二次风配风方式对飞灰含碳量的敏感性影响,同时采用混合遗传算法HGA与复合形法对运行工况寻优,获得各种工况下二次风开度的优化调整方式.应用某台300 MW机组的现场试验数据进行仿真计算,结果表明该方法可以指导运行人员进行二次风开度的优化调整,降低飞灰含碳量,同时也解决了锅炉变工况下运行参数基准值的确定问题.

关键词：飞灰含碳量、二次风配风、神经网络、混合遗传算法、敏感性分析

所属期刊栏目：34

分类号：TK222(蒸汽动力工程)

在线出版日期：2006-06-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：96-100