针对电站锅炉NOx浓度和发电效率的非线性及复杂耦合关系问题,分别建立某320 MW火电机组RBF神经网络模型、BP神经网络模型和模糊规则模型.采用满负荷70％ ～ 80％的常规工况进行训练,RBF神经网络有效地预测了发电效率及NOx排放浓度,平均相对误差分别为2.03％和2.41％.根据专家经验制定25条模糊控制规则,将RBF神经网络的输出值作为模糊控制器输入值,对锅炉运行参数进行调整,并将调整后的值输入BP神经网络进行预测.结合RBF/BP神经网络和模糊控制规则建立了综合优化模型,使NOx调整值相对于实际值平均下降了7.89 mg/m3,发电效率提高了1.08％.
RBF神经网络 BP神经网络 模糊规则 燃烧控制