基于BP神经网络的CFB锅炉飞灰含碳量建模.pdf

标题中的“基于BP神经网络的CFB锅炉飞灰含碳量建模”指的是利用神经网络技术来构建一个预测模型，该模型旨在预测循环流化床（CFB）锅炉在燃烧过程中产生的飞灰中的碳含量。飞灰含碳量是衡量锅炉效率和运行经济性的关键指标，因为它直接影响到燃料的利用率和排放控制。 CFB锅炉是一种高效、环保的燃煤发电设备，其工作原理是通过流态化的床层来燃烧煤炭。在燃烧过程中，部分未完全燃烧的碳颗粒会随烟气排出，形成飞灰。准确预测飞灰含碳量对于优化锅炉运行、提高热效率和减少环境污染至关重要。 描述中的“Levenberg-Marquardt(L-M)算法改进的BP神经网络模型”是指在传统的反向传播(BP)神经网络基础上，采用L-M算法进行优化。L-M算法是一种结合了梯度下降法和牛顿法的优化策略，能更快地收敛到局部最小值，从而提高模型的训练效率和预测精度。 在本文的研究中，作者建立了1个母模型和3个子模型。母模型以7个参数，如煤的工业分析数据（如水分、灰分、挥发分等）、低位发热量等作为输入，预测飞灰含碳量。子模型则进一步研究了煤质参数的偏差如何影响母模型的其他输入参数，以揭示不同煤质对飞灰含碳量的影响规律。 通过对样本数据进行训练，比较了改进的BP神经网络模型、多项式线性回归(PLR)和多项式非线性回归(PNR)在预测飞灰含碳量时的性能。结果显示，BP神经网络模型的相关系数(R²)更高，相对平均误差(RME)更低，这表明BP神经网络在预测精度和泛化能力上具有优势，能够更准确地预测CFB锅炉的飞灰含碳量。 总结来说，这篇文章探讨了如何运用神经网络技术，特别是改进的BP神经网络和L-M算法，来建立一个有效的预测模型，用于预测CFB锅炉飞灰的含碳量。通过对比不同预测方法，证明了神经网络模型在处理这种复杂问题时的优越性，对于提升CFB锅炉的运行效率和环境友好性提供了理论支持。