基于PSO-Elman神经网络的燃煤机组受热面清洁状态预测

摘要

随着节能减排政策力度的加大,国家十分重视火电厂节能降耗技术的开发研究.针对目前锅炉受热面吹灰方式不合理的情况,以污染率(FF)表征受热面清洁状态对锅炉受热面传热的影响,建立了基于PSO-Elman神经网络的受热面清洁状态预测模型,实现对受热面清洁状态的预测.采用粒子群算法(PSO)和Elman动态神经网络相结合的预测方法,首先根据输入、输出参数个数确定Elman神经网络结构,然后利用PSO优化网络的权值和阈值,将优化后的最优权值、阈值赋给Elman神经网络作为初始值进行网络训练,建立基于PSO-Elman神经网络的受热面清洁状态预测模型.通过具体实例仿真证实了所提方法的有效性,获得了较满意的预测精度,验证了该方法的有效性.