為對(duì)爐膛結(jié)渣情況進(jìn)行有效預(yù)測(cè),通過(guò)基于燃煤特性的單一指標(biāo)與多指標(biāo)綜合預(yù)測(cè)模型和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別對(duì)一臺(tái)300MW級(jí)亞臨界、一臺(tái)600MW級(jí)亞臨界以及兩臺(tái)1000MW級(jí)超超臨界黃岡市鍋爐十大品牌機(jī)組爐膛結(jié)渣情況進(jìn)行了計(jì)算分析;針對(duì)300MW級(jí)亞臨界鍋爐機(jī)組建立了膜式水冷壁實(shí)際熱流密度的計(jì)算模型,并利用基于污染系數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)該電站鍋爐爐膛結(jié)渣情況進(jìn)行了預(yù)測(cè).3種預(yù)測(cè)模型的結(jié)果表明:單一指標(biāo)和多指標(biāo)綜合預(yù)測(cè)模型一定程度上可對(duì)爐膛結(jié)渣情況進(jìn)行預(yù)測(cè),但其分辨率較低,且模型中各指標(biāo)對(duì)于不同煤種和爐型的分辨率存在差異;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相對(duì)于上述模型和傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分辨率較高,所構(gòu)建的4種模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分辨率可分別達(dá)到92%、92%、92%以及100%,且統(tǒng)計(jì)結(jié)果的分辨率也可達(dá)到100%,對(duì)不同爐型和煤種的適用性更強(qiáng).另外,基于污染系數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可根據(jù)電站運(yùn)行數(shù)據(jù)對(duì)爐膛局部結(jié)渣情況進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測(cè),誤差在3%以?xún)?nèi),均方誤差為0.0134,預(yù)測(cè)結(jié)果可為吹灰提供指導(dǎo)。
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誤區(qū)2:鍋水水位越高越安全
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