基于 WOA-Elman神经网络的城市固废焚烧炉主蒸汽流量软测量

作者：梁伟平; 薛文雅^*; 马靖宁; 陈联宏; 许洪滨

来源：控制工程, 2023, 1-7.

DOI：10.14107/j.cnki.kzgc.20220449

• 垃圾焚烧炉
• 主蒸汽流量
• 软测量
• Elman神经网络
• WOA算法

主蒸汽流量对于垃圾焚烧炉平稳运行起着重要作用，目前主蒸汽流量机理计算模型复杂且准确度不高，针对这一问题应用了一种基于鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）和Elman神经网络的焚烧炉主蒸汽流量软测量模型。首先根据相关性分析筛选相关变量，再通过WOA算法优化Elman神经网络参数，最后建立WOA-Elman神经网络主蒸汽流量软测量模型。与其他经典软测量模型进行对比，结果表明，建立的WOA-Elman神经网络软测量模型准确度高，误差小，能够有效的应用于主蒸汽流量软测量。

• 单位
  华北电力大学