神经网络在风烟系统含氧量软测量中的应用.pdf

【神经网络在风烟系统含氧量软测量中的应用】 风烟系统中的含氧量是衡量锅炉效率的关键指标，对于评估燃烧经济性至关重要。然而，由于炉内燃烧过程的复杂性和影响含氧量的多种因素，传统的直接测量方法往往存在延迟且精度不足。近年来，随着数据建模和智能技术的发展，基于相关参数的软测量方法在电力行业得到了广泛应用。本文重点讨论了神经网络在风烟系统含氧量软测量中的应用。 文章介绍了一个针对1000 MW锅炉机组的案例，研究团队利用华北电力大学的历史运行数据，构建了基于神经网络的风烟系统含氧量软测量模型。神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，具有强大的非线性建模能力，能处理复杂的输入-输出关系。 在模型构建过程中，研究者对比了两种不同的训练算法：梯度下降法和L-M算法（Levenberg-Marquardt算法）。梯度下降法是神经网络训练的常用方法，但可能会陷入局部最优解；而L-M算法则在保证收敛速度的同时，能更好地逼近全局最优解，从而提高模型的预测准确性。 实验结果显示，采用L-M算法训练的神经网络模型在预测烟气含氧量时表现出更高的精确度。这一成果对于锅炉的燃烧优化调整、节约燃料、降低能耗具有积极意义，为火电机组的运行管理和效率提升提供了有力的技术支持。 本研究揭示了神经网络在处理实际工业问题中的潜力，尤其是在处理复杂系统如风烟系统含氧量测量这样的实时监测任务上。通过建立软测量模型，可以减少对物理传感器的依赖，提高测量的实时性和准确性，对于提升整个火力发电厂的运行效率和经济效益具有重要意义。未来，结合深度学习等更多先进的机器学习技术，有望进一步优化此类模型，实现更精确的预测和控制。