발전소의 석탄 보일러 연소 조정 시험 데이터를 기반으로 보일러 효율과 NOx 배출 농도를 예측하기 위한 이중목표 보일러 연소시스템 모델을 BP 신경망을 사용하여 수립하고, 최적화하기 위해 유전 알고리즘을 사용하여 최적화된 GA-BP 신경망 모델을 생성하였습니다. 두 모델 간 예측 오류를 비교한 결과, GA-BP 신경망 모델의 보일러 효율 평균 예측 오류가 6%에서 3.4%로 줄었고, NOx 배출 농도 평균 예측 오류가 0.1%에서 0.04%로 줄었습니다. BP 신경망 모델과 비교하여 일반화 능력이 크게 향상되었으며 보일러 연소 최적화 시스템을 구축하는 데 사용될 수 있습니다.

보일러; 연소 시스템; BP 신경망; 유전 알고리즘; GA-BP 신경망; 보일러 효율; NOx 배출 농도