基于BP神经网络的超临界对冲火焰锅炉飞灰含碳量预测分析

摘要

飞灰含碳量是反映燃煤锅炉机组燃烧效率的重要技术指标和运行经济指标,同时也影响锅炉的安全运行.超临界对冲火焰锅炉由于掺烧劣质煤,经常出现飞灰含碳量偏高的现象.本文以660MW超临界对冲火焰锅炉为研究对象,将影响飞灰含碳量的负荷、煤粉细度等十个运行参数作为输入量,应用BP神经网络的非线性动力学特性和自学习能力,建立了飞灰含碳量预测模型.经网络预测,与实际值的误差小于5.48％.在预测模型的基础上,对飞灰含碳量影响因素进行单因素影响规律分析.预测和分析结果表明,本模型方法能有效提取各参数对飞灰含碳量的影响规律,可用于锅炉飞灰含碳量的分析、预测和优化调节.