1、如何在線確定煤的元素分析成分和飛灰含碳量,是目前在建立電站實時監(jiān)測和運行優(yōu)化管理系統(tǒng)中急需解決的問題.該文主要研究將人工神經網絡理論應用于煤的元素分析成分和鍋爐飛灰含碳量的在線計算.近年來,人工神經網絡方法已經在函數逼近、感知覺模擬、多目標跟蹤、聯(lián)想記憶、數據恢復等方面得到了廣泛應用.人工神經網絡的算法有很多種,包括Hopfield算法,BP算法,無監(jiān)督自組織學習算法和趨化性方法等等.該文就所采用的方法,從理論上對這些方法作了詳細介紹,

2、并結合異或(XOR)問題作了數值試驗和性能比較.煤的元素分析成分是電站煙氣參數和鍋爐熱效率計算中不可缺少的原始數據.該文根據工業(yè)分析成分和元素分析成分的物理含義,建立了煤的元素分析成分神經網絡模型,并以某電站提供的歷史數據對該模型進行了訓練和檢驗.檢驗結果表明,元素分析成分的神經網絡模型的計算結果比常規(guī)的經驗公式具有更好的計算精度.飛灰含碳量的在線確定,目前主要采用物理方法,但這些方法在準確性和可靠性方面都存在問題,因此未能得到廣泛應用