基于多层感知器神经网络的锅炉再热蒸汽温度预测

作者：陈刚; 蒲靖凡; 梅海龙; 虞兵; **; 石川; 谭鹏

来源：湖南电力, 2022, 42(01): 71-75.

DOI：10.3969/j.issn.1008-0198.2022.01.014

• 燃煤锅炉
• MLP神经网络
• 再热蒸汽温度
• 预测模型

为大规模消纳新能源，燃煤电站需要频繁调整负荷，这给再热蒸汽温度控制带来了一些困难。以某1 000 MW超超临界燃煤锅炉为研究对象，利用其历史运行数据，建立基于多层感知器神经网络(MLP)的锅炉再热蒸汽温度预测模型。结果表明，所建立的再热蒸汽温度预测模型均方误差仅0.71℃,在平均相对误差、相关系数、训练用时以及泛化效果都要优于长短时记忆神经网络(LSTM)以及支持向量机(SVM)。将该模型预测结果引入控制器有助于提高再热蒸汽温度控制品质。

• 单位
  华中科技大学; 煤燃烧国家重点实验室