改进BP神经网络在低氮燃烧优化中的应用

陆军; 张广才; 徐党旗; 周平; 周飞

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改进BP神经网络在低氮燃烧优化中的应用

发电技术论坛 | 更新时间：2025-09-28

- 改进BP神经网络在低氮燃烧优化中的应用
- Application of modified BP neural network in optimization of low NO_x combustion for a pulverized coal boiler
- 热力发电 2015年44卷第4期页码：106-111
- 作者机构：
  
  西安热工研究院有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号： TP183;TM621.2
- 纸质出版日期：2015
- 稿件说明：
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陆军, 张广才, 徐党旗, 等. 改进BP神经网络在低氮燃烧优化中的应用[J]. 热力发电, 2015,44(4):106-111.

LU Jun, ZHANG Guangcai, XU Dangqi, et al. Application of modified BP neural network in optimization of low NO_x combustion for a pulverized coal boiler[J]. Thermal power generation, 2015, 44(4): 106-111.
陆军, 张广才, 徐党旗, 等. 改进BP神经网络在低氮燃烧优化中的应用[J]. 热力发电, 2015,44(4):106-111. DOI：

LU Jun, ZHANG Guangcai, XU Dangqi, et al. Application of modified BP neural network in optimization of low NO_x combustion for a pulverized coal boiler[J]. Thermal power generation, 2015, 44(4): 106-111. DOI：

摘要

基于燃煤锅炉低氮燃烧优化试验数据

建立了预测NOx排放浓度和锅炉效率的改进BP神经网络模型

通过样本学习

该网络可以精确描述锅炉运行参数与NOx排放浓度和锅炉效率之间的非线性映射关系。仿真结果表明

网络的NOx排放浓度和锅炉效率预测值的相对误差分别小于3.92%和7.6%

能够描述NOx排放浓度和锅炉效率随SOFA风门开度和运行氧量变化的规律

而且预测精度高、泛化能力强

可为燃煤锅炉低氮燃烧优化提供指导。

Abstract

On the basis of field test data during optimization of low NOxcombustion for a pulverized coal boiler

a modified BP neural network for prediction of NOxemission and boiler efficiency was established.After learning the training samples

the BP neural network can describe the non-linear relationship between the operation parameters and NOxemission and boiler efficiency.The simulation results show that the relative error of prediction values of NOxemission and boiler efficiency is less than 3.92% and 7.6%

respectively

indicating the neural network can describe the change rules of NOxemission and boiler efficiency against the SOFA air damper opening degree and oxygen content.This modified BP neural network has high prediction accuracy and stable generalization ability

which can provide guidance for optimization of low NOxcombustion for pulverized coal boilers.

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