摘要
本申请提供的锅炉受热面积灰结焦在线监测方法及系统,方法包括以下步骤:获取预处理后的历史运行数据;基于预处理后的历史运行数据采用BP神经网络构建多个提前多步预测模型;采用遗传算法寻优获取将来时刻锅炉洁净受热面换热量的最优预测模型;基于最优预测模型,获取将来时刻的锅炉洁净受热面换热量预测值;获取锅炉受热面实时运行换热量;根据锅炉洁净受热面换热量预测值和锅炉受热面实时运行换热量,获取反应锅炉受热面积灰结焦程度的洁净系数。本申请实现对多影响因素数据集的锅炉运行数据下的锅炉受热面的积灰结焦程度的低误差预测,为保障锅炉运行稳定和安全提供理论依据。
技术关键词
锅炉受热面积灰
历史运行数据
在线监测方法
BP神经网络构建
遗传算法寻优
电厂DCS系统
模块通信
在线监测系统
锅炉运行数据
BP神经网络模型
基因算法
保障锅炉
误差预测
参数
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传感器
面向工业互联网
历史运行数据
逆变器
光伏电站
历史运行数据
相关系数阈值
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轴瓦
信号处理系统
信号处理方法
高维特征向量
扩展卡尔曼滤波算法
声辐射预报方法
深度学习网络模型
历史运行数据
局部优化算法
构建深度学习网络
多媒体设备
数据管理系统
历史运行数据
数据分析模块
数据管理方法