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用人工神经网络建立了炉膛出口烟气含氧量特性模型，并采用遗传算法进行寻优。针对某电厂200MW燃煤机组锅炉的实际运行情况，进行最优氧量预测，预测结果和基于燃烧机理的定量分析结果一致，相对误差仅为0．033％，表明人工智能技术可有效地预测不同工况下电站锅炉的最优氧量。
基于人工智能技术的电站锅炉最优氧量预测
【摘 要】
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用人工神经网络建立了炉膛出口烟气含氧量特性模型，并采用遗传算法进行寻优。针对某电厂200MW燃煤机组锅炉的实际运行情况，进行最优氧量预测，预测结果和基于燃烧机理的定量分析
【机 构】
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深圳大学
【出 处】
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热力发电
【发表日期】
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2006年10期
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