基于GA-BP的锅炉燃烧系统的仿真与研究

摘要

在当今社会中，我国的发电仍然以火力发电为主．锅炉能否安全经济的燃烧是火力发电厂最为关心的问题．锅炉安全经济的燃烧不仅可以使得发电成本降低还能有效的减少有害物质的排放．依据某热电厂的现场数据选用BP神经网络来对锅炉燃烧系统进行建模分析．利用遗传算法对BP神经网络的权值、阈值进行优化，建立更为理想的GA—BP网络模型．实验结果表明，在采用遗传算法优化的神经网络之后，模型的收敛速度、训练精度得到了有效的提高．为了进一步的研究该系统，建立模糊PID优化控制器并仿真，仿真结果证明了模糊PID的优越性．以上研究说明，通过以上手段可以有效地优化热电厂的锅炉燃烧系统．