【摘 要】
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针对电站锅炉燃烧效率经典建模方法精度较低的问题，提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的新型建模方法。通过分析影响锅炉燃烧效率的各项因素，建立了以锅炉负荷、一二次风配风方
【基金项目】
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国家自然科学基金面上资助项目(61673315)
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针对电站锅炉燃烧效率经典建模方法精度较低的问题，提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的新型建模方法。通过分析影响锅炉燃烧效率的各项因素，建立了以锅炉负荷、一二次风配风方式、烟气含氧量等参数为输入，锅炉燃烧效率为输出的建模数据集。由于CNN的核心特征是通过卷积运算从样本数据的空间关联中进行特征提取，为了加强输入样本数据的空间特征，利用主成分分析法(PCA)对数据进行重构。在此基础上，采用LeNet-5结构的CNN构建锅炉燃烧效率模型。仿真结果表明，与经典建模方法相比，经过PCA重构的锅炉燃烧效率CNN模型的检验集相对误差最小，减少了19.58%，为锅炉燃烧效率的优化提供了新的思路。
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