[发明专利]一种煤粉锅炉燃烧优化的建模方法在审
| 申请号： | 201610010165.6 | 申请日： | 2016-01-06 |
| 公开（公告）号： | CN105631151A | 公开（公告）日： | 2016-06-01 |
| 发明（设计）人： | 陈威宇 | 申请（专利权）人： | 陈威宇 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 318000 浙江省台州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种煤粉锅炉燃烧优化的建模方法，具体步骤包括：(a)数据预处理；(b)自变量降维：利用智能进化遗传算法对锅炉燃烧过程的模型自变量进行降维；(c)模型建立：在模型自变量筛选的基础上，利用径向神经网络分别建立以NOX排放量、飞灰含碳量为目标的软测量模型；(d)误差分析。本发明通过智能进化遗传算法对锅炉燃烧过程的自变量进行筛选降维，根据优化结果“0”或“1”选择自变量是否参与建模，然后通过径向基神经网络对参与建模的自变量进行建模，在获得较高的拟合精度与预测精度的同时，降低了建模时间与复杂度，为锅炉燃烧优化的进行提供了可靠的模型基础。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 锅炉 燃烧 优化 建模 方法 | ||
【主权项】：
一种煤粉锅炉燃烧优化的建模方法，其特征在于：所述建模方法是在基于遗传算法对建模自变量进行降维的基础上，利用径向基神经网络对锅炉燃烧过程进行建模，具体步骤包括：(a)数据预处理：利用3σ准则剔除从集散控制系统(DCS)上采集的具有粗大误差的数据；(b)自变量降维：利用智能进化遗传算法对锅炉燃烧过程的模型自变量进行降维；(c)模型建立：在模型自变量筛选的基础上，利用径向神经网络分别建立以NOX排放量、飞灰含碳量为目标的软测量模型；(d)误差分析：对建立起的模型进行拟合误差与预测误差的分析，校正模型参数。
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