基于模糊神经网络的燃煤锅炉炉膛结渣特性研究.docx

基于模糊神经网络的燃煤锅炉炉膛结渣特性研究
燃煤锅炉是热电站发电主要设备，锅炉炉膛结渣特性的研究对于提高锅炉的效率、保证安全运行有着重要的意义。基于模糊神经网络的燃煤锅炉炉膛结渣特性研究，可以提高结渣预测的准确性和精度，提高锅炉效率和安全运行水平。
一、燃煤锅炉炉膛结渣特性概述
燃煤锅炉炉膛结渣是指锅炉内部煤灰和燃烧产物在炉膛壁面凝固形成的物质，这些物质对锅炉效率和安全运行造成很大影响。
炉膛结渣的特性受多方面因素的影响，如煤质、燃烧状态、水质、气流和烟气温度等。炉膛结渣的特性包括渣层厚度、渣层成分、渣层形态等。如果渣层厚度过厚，不仅会增加锅炉运行的能耗，同时对机械设备造成严重损坏；而渣层成分和形态对锅炉的运行条件也有着重要的影响。
二、基于模糊神经网络的燃煤锅炉炉膛结渣特性研究
为了提高炉膛结渣的预测准确性和精度，可以选择适用的结渣预测模型。模糊神经网络是一种常用的预测模型，它在结构上综合了模糊推理和人工神经网络的优点，可以处理输入参数之间的不确定性和模糊性，具有较高的预测精度。
模糊神经网络的建模过程包括以下步骤：
1.建立输入变量和输出变量的模糊集
根据炉膛结渣的特性，选取渣层厚度、渣层成分和渣层形态等因素作为输入变量，建立相应的模糊集。同时，根据渣层的生成过程和特性，选取渣层厚度作为输出变量，建立相应的模糊集。
2.确定模糊神经网络结构
模糊神经网络的结构包括输入层、隐含层和输出层。通过试验和分析，确定合适的输入层数和隐含层数，以及每层节点数。
3.确定模糊神经网络的输入输出关系和隶属函数
根据模糊集和神经网络结构，确定输入输出关系和隶属函数，并定义隶属度函数之间的关系。
4.确定学习样本
通过实验或现场测试，获取一定数量的结渣数据作为学习样本，用于建立模型和训练模型。
5.模型训练和测试
利用所确定的学习样本对模型进行训练，并根据测试数据对模型进行评价和调整，以达到预测效果最优的目的。
6.模型应用
将训练好的模型应用于实际预测和控制中，以提高锅炉效率和安全运行水平。
三、模糊神经网络结合实际应用的例子
某电厂的一号锅炉在运行过程中，经常出现结渣过度、煤耗增加、效率下降等问题。通过炉膛结渣的现场观察和分析，发现与锅炉运行条件、水质等因素有关。因此，选取锅炉出口烟气温度、锅炉排污水温度、锅炉运行状态等因素作为输入变量，选取渣层厚度作为输出变量，建立模糊神经网络模型，并对其进行训练和测试。
通过实际运行测试，发现该模型的预测准确率达到了85%以上，可以对锅炉炉膛结渣情况进行实时监测和预测，提高了锅炉运行效率和安全性。
四、结论
基于模糊神经网络的燃煤锅炉炉膛结渣特性研究可以提高结渣预测的准确性和精度。该方法不仅可以提高锅炉效率和安全运行水平，同时可以为热电站提供可靠的运行数据，优化电力生产的能力。