[发明专利]一种锅炉高温受热面屏间热偏差模型预测方法

摘要

本发明提供了一种锅炉高温受热面屏间热偏差模型预测方法，通过在线建立高温受热面屏间热偏差神经网络预测模型，训练隐含层和输出层的神经网络权值和偏置值，通过已经建立的神经网络权值，在当前输入参数的基础上，进行神经网络模型预测，并通过优化调整输入参数，以达到优化神经网络输出的目的。即通过在线调整锅炉二次风等配风运行参数，达到动态优化高温受热面热偏差的目的，进而反馈运行，以此来提高锅炉运行安全性，预防锅炉超温爆管事故发生。

主权项

一种锅炉高温受热面屏间热偏差模型预测方法，其特征在于：该方法由以下5个步骤组成：步骤1：选取锅炉高温受热面屏间热偏差的影响因素；步骤2：根据所选取的影响因素的历史数据作为输入参数，并对输入参数进行数据预处理；以所对应的锅炉高温受热面屏间热偏差系数的历史数据作为输出参数，得到神经网络的训练样本；步骤3：利用训练样本对神经网络进行训练，得到锅炉高温受热面屏间热偏差神经网络预测模型；步骤4：在线采集所选取的影响因素的当前数据作为新的输入参数，将新的输入参数输入锅炉高温受热面屏间热偏差神经网络预测模型，计算模型输出；以所述在线采集的数据为基准点，在线动态调整各个新的输入参数，并重新计算模型输出，把得到的热偏差系数较优的模型数入输出参数存储到数据库，最终得到优化的神经网络输入输出结果；步骤5：通过优化的神经网络输入，指导当前的运行操作。