燃煤电厂锅炉燃烧系统的回声状态网络建模

摘要

燃煤电厂的锅炉燃烧系统是一个复杂而又重要的系统,建立其精确、普适的模型很困难.首先对现场采集的锅炉燃烧系统输入输出数据进行处理和优选,以用于燃烧系统的建模;然后将一种新型的递归神经网络——回声状态网络(echo state network,ESN)进行改进,提高了网络的精度和适应性,并且将改进的回声状态网络应用于燃烧系统静态建模,与其他4种神经网络建立的静态模型比较,前者适应性更强;最后将改进的回声状态网络应用于锅炉燃烧系统的动态建模,与静态建模相比,模型的适应性更好,能够进行长时间的预测.