循环流化床垃圾焚烧锅炉床温建模

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循环流化床垃圾焚烧锅炉床温建模

热能科学研究 | 更新时间：2025-09-28

- 循环流化床垃圾焚烧锅炉床温建模
- Integrated modeling of bed temperature for a circulating fluidized bed incinerator
- 热力发电 2017年第1期
- 作者机构：
  
  1. 浙江大学能源清洁利用国家重点实验室,浙江,杭州,310027
  2. 杭州萧山锦江绿色能源有限公司,浙江,杭州,311203
- 作者简介：
  
  [ "尤海辉(1989－),男,博士研究生,主要研究方向为循环流化床生活垃圾焚烧系统建模与控制，hsyouhaihui@126.com。" ]
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号： TK229.91;TP391.4
- 网络出版日期：2017-01-24，
  
  纸质出版日期：2017
- 稿件说明：
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尤海辉, 马增益, 唐义军, 等. 循环流化床垃圾焚烧锅炉床温建模[J]. 热力发电, 2017,(1).

YOU Haihui, MA Zengyi, TANG Yijun, et al. Integrated modeling of bed temperature for a circulating fluidized bed incinerator[J]. Thermal power generation, 2017, (1).
尤海辉, 马增益, 唐义军, 等. 循环流化床垃圾焚烧锅炉床温建模[J]. 热力发电, 2017,(1). DOI：

YOU Haihui, MA Zengyi, TANG Yijun, et al. Integrated modeling of bed temperature for a circulating fluidized bed incinerator[J]. Thermal power generation, 2017, (1). DOI：

床温对循环流化床(CFB)锅炉的安全、环保、经济运行具有重要影响。本文利用自适应神经模糊推理系统(adaptive neuro-fuzzy inference system

ANFIS)的非线性动力学特性、自学习能力和泛化能力

对某台650 t/d CFB生活垃圾焚烧锅炉设计了床温预测模型；根据该锅炉的工艺特点

选择模型的输入变量

然后利用减法聚类算法对历史过程数据进行分析

自适应地确定初始模糊规则和模糊神经网络的初始结构参数；再结合最小二乘估计法和误差反向传播算法对模糊神经网络的参数进行学习

构建自适应神经模糊推理系统

完成CFB生活垃圾焚烧锅炉床温智能建模。与多元线性回归模型、BP神经网络模型以及支持向量机模型的床温预测结果对比表明

本文建立的模型预测精度更高

对锅炉的运行和控制具有指导作用。

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