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巢湖鍋爐有限責任公司 對細節(jié)和品質(zhì)的追求讓我們做大做強

為對爐膛結(jié)渣情況進行有效預(yù)測,通過基于燃煤特性的單一指標與多指標綜合預(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任公司機組爐膛結(jié)渣情況進行了計算分析;針對300MW級亞臨界鍋爐機組建立了膜式水冷壁實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)渣情況進行了預(yù)測.3種預(yù)測模型的結(jié)果表明:單一指標和多指標綜合預(yù)測模型一定程度上可對爐膛結(jié)渣情況進行預(yù)測,但其分辨率較低,且模型中各指標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)分辨率可分別達到92%、92%、92%以及100%,且統(tǒng)計結(jié)果的分辨率也可達到100%,對不同爐型和煤種的適用性更強.另外,基于污染系數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可根據(jù)電站運行數(shù)據(jù)對爐膛局部結(jié)渣情況進行實時預(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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