遗传算法优化的神经网络在煤粉细度软测量中的应用

"火力发电厂锅炉煤粉细度的软测量技术研究，通过遗传算法训练BP神经网络，实现在线监测" 火力发电厂的煤粉细度是决定锅炉经济性和安全性的重要参数，尤其对于燃烧贫煤和无烟煤的锅炉而言。煤粉细度的适宜与否直接影响燃烧效率、飞灰含碳量、锅炉腐蚀、结焦、再热器温度以及尾部受热面的磨损等多方面。传统的离线取样分析方法虽然能确定煤粉细度，但存在时间滞后的问题，无法实现实时调整。 针对这一挑战，研究人员张磊和韦红旗提出了基于神经网络和遗传算法的软测量模型。这种新型模型利用遗传算法优化BP神经网络的权重，旨在提高煤粉细度的在线监测精度。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传原理的优化算法，它能在大量可能解中寻找最优解。而BP神经网络则是一种广泛用于非线性建模和预测的工具，通过学习和调整权重来逼近复杂的函数关系。 在实际应用中，该模型应用于220t/h四角切圆煤粉锅炉，以实际运行数据为输入，成功实现了煤粉细度的在线监测。模型输出结果显示，这种方法能够提供良好的在线监测效果，有助于实时了解和控制煤粉细度，从而优化锅炉性能，减少不完全燃烧造成的热损失，提高运行效率。 表1的数据表明，煤粉细度与飞灰未完全燃烧热损失q4之间存在明显的关联。随着煤粉细度的增加，q4值上升，这反映了煤粉颗粒较大时燃烧不充分的情况。因此，精确的煤粉细度监测对于减少热损失，提高经济效益至关重要。 在线测量技术的研究一直是火力发电领域的热点，包括热力学法、微波法和电容法等，都在寻求提高监测准确性和实时性的方法。然而，张磊和韦红旗的软测量技术凭借其高精度和实时性，为解决煤粉细度监测难题提供了新的思路和解决方案。 通过遗传算法优化的BP神经网络软测量模型，能够克服传统离线分析的局限，实现火力发电厂锅炉煤粉细度的实时监测，这对于提高电厂运行效率、降低运营成本以及确保设备安全具有重要意义。这种技术的推广应用，有望进一步推动火力发电行业的智能化和自动化水平。