基于RBF网络的燃煤锅炉结渣特性
文孝强1
徐志明2
孙灵芳2
1.东北电力大学,能源与动力工程学院,吉林吉林132012;华北电力大学能源与动力工程学院,北京1022062.东北电力大学,能源与动力工程学院,吉林吉林132012
摘要：将RBF神经网络应用于燃煤锅炉结渣预测,搭建了相应的预测模型.该模型以软化温度、硅铝比、碱酸比、硅比4个煤灰指标和无因次炉膛切圆直径、无因次炉膛平均温度两个运行参数作为输入变量,输出为燃煤锅炉的结渣程度.选取6台燃煤锅炉作为测试样本.预测结果表明,该模型的评判准确率为100%,该模型易于运行人员对锅炉结渣特性做出准确评判,与常规BP网络进行比较,准确率高于BP网络模型.同时,将所建立的网络模型应用于吉林热电厂两台中储式煤粉锅炉中,通过与实际运行监测结果对比,证明该网络模型可以对两台锅炉结渣特性进行有效评判.
关键词：燃煤锅炉结渣特性RBF神经网络BP网络
分类号：TK229.6(蒸汽动力工程)
资助基金：国家重点基础研究发展计划（973计划）(973;2007CB206904)
论文发表日期：2010-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
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