燃煤锅炉排烟温差与CO数据模型预测研究

发布时间：2024-02-23 22:08

　　为研究提升锅炉效率的方法,首先基于某电厂燃烧数据进行深度分析,确定了燃烧过程中的主要热损失来源——排烟热损失q₂和未燃气体热损失q3,以及影响q₂和q₃的主要参数——排烟温差和CO含量;然后利用BP神经网络和RBF神经网络对排烟温差和CO含量分别进行建模,预测燃烧过程中排烟温差和CO含量的变化趋势,使控制系统能提前调整相关参数,从而降低q₂和q₃的数值,进而提升锅炉效率。建模结果表明:针对CO含量建立的BP和RBF模型效果并不太理想,而建立的排烟温差RBF模型能准确预测排烟温差的变化规律,模型精度较高,能在现场中实际应用。

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【文章目录】：
0 引言
1 数据分析
2 建模技术简介
    2.1 BP神经网络
    2.2 RBF神经网络
3 建立模型
    3.1 CO含量建模
    3.2 排烟温差建模
4 结语



本文编号：3908053