神经网络在风烟系统含氧量软测量中的应用.pdf

在火力发电行业中，锅炉效率的评估是至关重要的环节之一，而风烟系统中的含氧量则是评估燃烧效率的关键指标。含氧量的测量对于优化燃烧过程、节约燃料和降低能耗具有重要的意义。传统的直接测量方法由于炉内燃烧过程的复杂性以及各种不可控因素的影响，常常存在测量延迟和精度不足的问题。在这种背景下，基于数据建模的软测量方法逐渐成为电力行业的研究热点。本文旨在探讨神经网络在风烟系统含氧量软测量中的应用，并分析其在实际工业问题中的潜力。 为了构建一个有效的软测量模型，研究团队利用华北电力大学所提供的历史运行数据，对1000 MW锅炉机组的风烟系统含氧量进行了深入分析。通过构建基于神经网络的软测量模型，研究团队期望能够实时、准确地监测到含氧量的变化，从而为锅炉的燃烧优化调整提供技术支持。 神经网络，作为一种模仿人脑神经元结构的计算模型，其强大的非线性建模能力使其在处理复杂的输入-输出关系方面具有明显的优势。在构建含氧量软测量模型的过程中，研究团队着重探讨了两种不同的神经网络训练算法：梯度下降法和L-M算法（Levenberg-Marquardt算法）。梯度下降法作为常用的神经网络训练方法，其在局部搜索过程中能够快速迭代，但缺点是容易陷入局部最优解。相比之下，L-M算法在保证较快收敛速度的同时，能够在全局范围内寻找最优解，有效避免了局部最优的问题。 在实验环节，研究团队利用实际运行数据对两种算法的神经网络模型进行了比较。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方面具有更高的精确度。这不仅能够帮助工程师准确把握锅炉燃烧状态，还为燃烧优化调整提供了可靠的数据支持。通过模型预测，可以及时调整燃烧参数，避免不必要的燃料浪费，从而节约能源，降低发电成本，提高火力发电厂的整体经济效益。 本研究不仅展示了神经网络在处理实际工业问题中的巨大潜力，尤其是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，而且还为电力行业的技术进步提供了新的思路。通过软测量模型的建立，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。这在提升整个火力发电厂的运行效率和经济效益方面具有重要的应用价值。 未来的研究方向将进一步结合深度学习等先进的机器学习技术，对现有的软测量模型进行优化，以期实现更精确的预测和控制。随着技术的不断发展，可以预见，神经网络以及深度学习模型将在火电厂的运行管理、效率提升和环境保护等方面发挥更加关键的作用。