基于粒子群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電站鍋爐中的應(yīng)用研究.pdf

1、電力能源是人們?nèi)粘Ｉ钪凶畛Ｓ玫哪茉粗?。隨著科技的發(fā)展、人類(lèi)社會(huì)文明的進(jìn)步，小到個(gè)人居住環(huán)境，大到工廠企業(yè)都已經(jīng)離不開(kāi)電力能源帶來(lái)的巨大便捷和利益。電力能源的生產(chǎn)主要有:火力發(fā)電、風(fēng)力發(fā)電、水利發(fā)電以及核反應(yīng)堆發(fā)電等。在我國(guó)的發(fā)電企業(yè)中，火電廠發(fā)電量約占總發(fā)電量的80％左右，所以火電廠是我國(guó)電力能源的主要來(lái)源。火電廠發(fā)電所用的主要燃料是煤炭，煤炭在高溫燃燒時(shí)會(huì)產(chǎn)生大量污染物，包括氣體污染物和固體污染物，嚴(yán)重影響了生態(tài)環(huán)境。國(guó)家頒布的大

2、量文件中也針對(duì)火電廠污染物排放的問(wèn)題做了具體約束。與此同時(shí)，由于火電廠鍋爐內(nèi)部和外部的諸多因素，影響了鍋爐運(yùn)行的效率，導(dǎo)致發(fā)電成本增加，加重了火電廠的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。在發(fā)電企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈的情況下，火電廠想要提高自身的競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力，就必須很好地解決發(fā)電過(guò)程中鍋爐效率以及污染物排放這兩個(gè)問(wèn)題。
　　本設(shè)計(jì)針對(duì)火電廠發(fā)電的高損耗、高污染物排放的不足，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)電站鍋爐進(jìn)行建模，并用粒子群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，對(duì)火電廠鍋爐高效低污染的運(yùn)

3、行特性展開(kāi)研究。首先對(duì)火電廠燃煤發(fā)電過(guò)程中所產(chǎn)生的氣體污染物NOx的生成和破壞機(jī)理，以及影響NOx生成的因素作了詳細(xì)的分析，為火電廠鍋爐在運(yùn)行過(guò)程中的參數(shù)調(diào)整提供有效依據(jù)。然后，分別介紹了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和粒子群算法的原理和流程，對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足作了改進(jìn)，對(duì)選用粒子群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原因作了簡(jiǎn)要分析。粒子群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的具體過(guò)程為:將鍋爐運(yùn)行參數(shù)輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)其進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能較好的預(yù)測(cè)鍋爐在不同工況下的效率以及

4、NOx排放量。接著，用粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力在原來(lái)的基礎(chǔ)上更進(jìn)一步的提高。根據(jù)上述的方法，采用大唐洛河火電廠的鍋爐運(yùn)行數(shù)據(jù)應(yīng)用到本設(shè)計(jì)中，將這些采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，再建立三種不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，分別為:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。把這些處理后的數(shù)據(jù)用仿真軟件分別輸入到三種網(wǎng)絡(luò)模型中，獲得這三種網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)輸出。用圖、表法分析所獲得的網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)輸入與實(shí)際輸出之間