基于人工智能技术的电站锅炉最优氧量预测

赵绪新

doi:10.19666/j.rlfd.2006.10.014

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基于人工智能技术的电站锅炉最优氧量预测

更新时间：2025-09-28

- 基于人工智能技术的电站锅炉最优氧量预测
- FORECAST OF OPTIMAL OXYGEN CONTENT IN FLUE GAS FROM UTILITY BOILER BASED ON ARTIFICIAL INTELLIGENT TECHNOLOGY
- 热力发电 2006年第10期页码：43-45
- 作者机构：
  
  深圳大学
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  深圳市科技计划资助项目(200436)
- DOI：10.19666/j.rlfd.2006.10.014
  中图分类号： TK31
- 纸质出版：2006
- 稿件说明：
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赵绪新. 基于人工智能技术的电站锅炉最优氧量预测[J]. 热力发电, 2006,(10):43-45.

ZHAO Xu-xin. FORECAST OF OPTIMAL OXYGEN CONTENT IN FLUE GAS FROM UTILITY BOILER BASED ON ARTIFICIAL INTELLIGENT TECHNOLOGY[J]. Thermal power generation, 2006, (10): 43-45.
赵绪新. 基于人工智能技术的电站锅炉最优氧量预测[J]. 热力发电, 2006,(10):43-45. DOI： 10.19666/j.rlfd.2006.10.014.

ZHAO Xu-xin. FORECAST OF OPTIMAL OXYGEN CONTENT IN FLUE GAS FROM UTILITY BOILER BASED ON ARTIFICIAL INTELLIGENT TECHNOLOGY[J]. Thermal power generation, 2006, (10): 43-45. DOI： 10.19666/j.rlfd.2006.10.014.

摘要

用人工神经网络建立了炉膛出口烟气含氧量特性模型

并采用遗传算法进行寻优。针对某电厂200 MW燃煤机组锅炉的实际运行情况

进行最优氧量预测

预测结果和基于燃烧机理的定量分析结果一致

相对误差仅为0.033%

表明人工智能技术可有效地预测不同工况下电站锅炉的最优氧量。

Abstract

A characteristic model of oxygen content in outlet flue gas of boiler has been established by using artificial neural network

and the optimal value being searched by adopting the genetic algorithm.Directing against the practical operation situation of coal-fired boiler for 200 MW units in one power plant

forecast of optimal oxygen content has been carried out

the result of forecast is identical with that of quantitative analysis based on the combustion mechanisms

the relative error only to be 0.033%.It is shown that the artificial intelligent technology can effectively be used to forecast the optimal oxygen content in outlet flue gas from utility boiler under different operating conditions.

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