基于BP神经网络的燃煤锅炉温度分布预测

摘要

燃煤锅炉燃烧运行调整的主要方法是基于尾部烟道参数的负反馈调节法,为解决该方法调节灵敏度低、精度差且滞后严重的问题,利用Fluent数值模拟计算得到炉膛内部温度分布,并通过现场热态实验数据对模拟结果进行验证;结合BP神经网络算法搭建燃烧区域温度预测模型,根据预测结果绘制炉内燃烧区域温度分布云图,实现运行参数改变时炉膛燃烧区域温度分布快速、高精度及可视化预测。结果表明:该预测模型基于对已知工况模拟结果的训练,能够对未知工况温度场进行准确预测,预测结果相对偏差为4.11%。