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巢湖鍋爐有限責(zé)任公司 對細(xì)節(jié)和品質(zhì)的追求讓我們做大做強(qiáng)

為對爐膛結(jié)渣情況進(jìn)行有效預(yù)測,通過基于燃煤特性的單一指標(biāo)與多指標(biāo)綜合預(yù)測模型和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別對一臺300MW級亞臨界、一臺600MW級亞臨界以及兩臺1000MW級超超臨界巢湖鍋爐有限責(zé)任公司機(jī)組爐膛結(jié)渣情況進(jìn)行了計算分析;針對300MW級亞臨界鍋爐機(jī)組建立了膜式水冷壁實(shí)際熱流密度的計算模型,并利用基于污染系數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對該電站鍋爐爐膛結(jié)渣情況進(jìn)行了預(yù)測.3種預(yù)測模型的結(jié)果表明:單一指標(biāo)和多指標(biāo)綜合預(yù)測模型一定程度上可對爐膛結(jié)渣情況進(jìn)行預(yù)測,但其分辨率較低,且模型中各指標(biāo)對于不同煤種和爐型的分辨率存在差異;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相對于上述模型和傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分辨率較高,所構(gòu)建的4種模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分辨率可分別達(dá)到92%、92%、92%以及100%,且統(tǒng)計結(jié)果的分辨率也可達(dá)到100%,對不同爐型和煤種的適用性更強(qiáng).另外,基于污染系數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可根據(jù)電站運(yùn)行數(shù)據(jù)對爐膛局部結(jié)渣情況進(jìn)行實(shí)時預(yù)測,誤差在3%以內(nèi),均方誤差為0.0134,預(yù)測結(jié)果可為吹灰提供指導(dǎo)。

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