Studie zur Messung der Kohlequalität beim Eintritt von Kohle in Kessel mithilfe des genetischen neuronalen Netzwerks
JU Lincang
,
LI Lei
,
ZHAO Qiang College of Energy and Power Engineering
,
DOI:
摘要
Prinzip des nichtmechanistischen Modellierens basierend auf Softwaremessungen, Das Online-Messmodell für die Kohlequalität wurde unter Verwendung des genetischen Algorithmus in Verbindung mit dem künstlichen neuronalen Netz erstellt. Die Methode der Kombination des BP-Netzwerks mit dem genetischen Algorithmus (GA) für die Modellierung wurde bestimmt. Analyse des gesamten Prozesses von der Einführung der Rohkohle in das Mahlsystem bis zu ihrer vollständigen Verbrennung und Ausstoß, um einen Satz von Eingabe- und Ausgangsparameter des BP-Netzwerks zu erhalten. Durch Codieren der Anfangsgewichtsparameter in reelle Zahlen, wurde ein Workflow basierend auf dem Realzahl-Code des GA-BP-Algorithmus entworfen und auf der Visual Studio2005-Entwicklungsplattform programmiert und getestet. Das Modell wurde mit Echtzeitbetriebsdaten der 200-MW-Einheit in einem bestimmten Kraftwerk in Shanxi trainiert und getestet, und die Ergebnisse zeigten, dass das Modell zur Messung der Kohlequalität die Kohlequalitätsparameter zuverlässig vorhersagen konnte.