基于径向基神经网络改进算法优化锅炉燃烧效率

《基于改进的K-means聚类算法的火电厂锅炉燃烧优化研究》篇一一、引言火电厂作为重要的能源供应设施，其运行效率和环保性能对于我国能源发展和环境保护具有重要意义。

其中，锅炉燃烧作为火电厂的核心过程，其运行优化对于提高能源利用效率、减少污染物排放具有关键作用。

传统的锅炉燃烧优化方法往往依赖于经验或简单的数学模型，难以实现精确的优化控制。

因此，本研究提出了一种基于改进的K-means聚类算法的火电厂锅炉燃烧优化方法，旨在通过数据分析和优化算法实现锅炉燃烧过程的精确控制。

二、K-means聚类算法的改进K-means聚类算法是一种常用的无监督学习方法，能够根据数据点的相似性将数据划分为不同的簇。

在火电厂锅炉燃烧优化中，我们可以利用K-means算法对锅炉运行数据进行聚类分析，找出不同工况下的最优燃烧状态。

然而，传统的K-means算法在处理大规模数据时存在计算复杂度高、易陷入局部最优等问题。

因此，本研究对K-means算法进行了改进。

首先，我们引入了密度峰值检测方法，对数据进行预处理，快速识别出数据点的密度峰值和簇心。

这样可以在初始阶段就找到较为合理的簇心点，提高了算法的初始化和收敛速度。

其次，我们采用了动态调整的聚类数目，根据数据分布的实际情况动态调整簇的数量，使得聚类结果更加符合实际需求。

最后，我们引入了粒子群优化算法对K-means算法进行优化，通过粒子群在解空间中的搜索和迭代，找到最优的聚类结果。

三、锅炉燃烧优化研究在火电厂锅炉燃烧过程中，涉及到燃料量、空气量、烟气排放等多个因素。

这些因素之间的相互影响和制约关系使得锅炉燃烧过程的控制变得复杂。

通过改进的K-means聚类算法，我们可以对锅炉运行数据进行聚类分析，找出不同工况下的最优燃烧状态。

具体而言，我们首先收集了火电厂锅炉的运行数据，包括燃料量、空气量、烟气成分等。

然后，利用改进的K-means算法对数据进行聚类分析，找出不同工况下的数据模式。

基于人工神经网络的燃煤锅炉热效率预测研究近年来，能源利用效率成为全球关注的焦点之一。

燃煤锅炉是我国最主要的工业热源，其关键在于保证燃烧的“三真”即真气、真火、真空气比的同时提高燃烧效率。

针对燃煤锅炉的控制方案优化，预测燃煤锅炉的热效率成为了重要的研究方向。

1. 燃煤锅炉的基本原理和问题所在燃煤锅炉是燃烧燃料来产生蒸汽、热水等热源用于供应的设备。

在燃煤锅炉的燃烧过程中，煤粉混合空气形成煤气，进入燃烧室后经过反应，产生高温烟气，将水中的低温热转化为高温蒸汽，最终输出所需的热能。

然而，燃煤锅炉在燃烧过程中存在以下几个问题：1) 锅炉内部温度不均匀，导致传热效率低下。

2) 燃烧产品与水汽混合后的烟气中含有大量的氮氧化物和硫氧化物，容易产生污染。

3) 锅炉燃烧产生的二氧化碳排放对于环境的影响较大。

以上的问题导致了燃煤锅炉受到了环境和效率的双重压力。

2. 人工神经网络的基本原理人工神经网络（artificial neural network，简称神经网络）由大量人工形成的神经元组成，用于模拟人脑神经元之间的信息传递过程。

其基本原理是通过模拟神经元之间的相互作用，实现信息的处理和转换。

神经网络具有较好的处理非线性问题的能力，具有良好的适应性和泛化能力。

对于预测复杂非线性系统，神经网络具有良好的效果。

3. 基于人工神经网络的燃煤锅炉热效率预测方法基于神经网络的燃煤锅炉热效率预测方法，需要选取适当的神经网络模型、确定输入输出变量及其数量、选择合适的参数和优化算法、进行模型训练与测试、最终建立神经网络模型。

首先，需要确定输入输出变量及其数量。

输入变量可以包括燃煤的属性、进口温度、压力、流量等，输出变量为燃煤锅炉的热效率。

其次，需要选取合适的神经网络模型。

在神经网络模型中，常用的有传统的前向神经网络、径向基神经网络、反向传播神经网络等。

每个模型的应用场景不同，可以根据具体问题选择合适的神经网络模型。

然后，需要选择合适的参数和优化算法，进行模型训练与测试。

基于神经网络的电厂锅炉效率分析打开文本图片集摘要：以锅炉试验数据为样本，利用人工神经网络建立锅炉效率模型，将模型计算得到的效率值与在锅炉上的试验数据计算的效率值比较，对模型进行验证。

根据该模型在不同的燃煤特性及运行参数下分析锅炉效率特性。

关键词：神经网络；电厂锅炉；效率锅炉是火力发电厂主要设备之一，其运行效率的高低对电厂的经济效益有着直接影响。

电厂锅炉效率特性很复杂，受到燃煤性质、锅炉负荷、配风方式、炉型、燃烧器型式、炉温、过剩空气系数、煤粉细度、风粉分配均匀性等多种因素的影响，很难用简单的公式进行计算。

人工神经网络方法在复杂对象特性建模问题方面已得到广泛应用，并取得了较好的结果，本文采用人工神经网络方法建立电厂锅炉效率特性模型，对锅炉效率进行分析。

一、神经网络简介人工神经网络（简称神经网络）是由大量模拟生物神经元的人工神经元连接而成的复杂网络系统，是一种模仿人脑结构及功能的信息处理系統。

它是对人脑若干基本特性通过数学方法进行抽象和模拟，通过输入信号在各神经元之间的传递获得输出。

人工神经元数学模型如图1所示。

图中的x1、x2、…、xi、…、xn分别为神经元的输入，yj为输出，ωj1、ωj2、…、ωji、…、ωjn表示输入与该神经元的连接强度，即连接权重，θj为阈值，f（sj）为激活函数。

BP网络是人工神经网络中应用最为广泛的网络，这是一种误差反向传播的多层前馈网络。

在初始化的网络权值和阈值下，计算网络的输出值，并将其与期望输出值比较，得到计算误差，然后根据误差反向修正权值和阈值，使输出误差趋于最小。

通过不断前向计算和反向调整，当输出值达到所要求的精度时，权值和阈值的修正停止，建立起符合要求的网络。

BP网络通常有一个或多个隐层，图2为具有一个隐层的BP网络模型，这是一个多输入和多输出的网络，输入为x1、x2、…、xn，输出为o1、o2、…、om，输入层与隐层之间、隐层与输出层之间的权值分别为wji、wkj。

基于RBF神经网络模型的电站锅炉燃烧优化鲍春来;张竞飞【摘要】针对电站锅炉燃烧过程对运行经济性的影响,运用径向基函数(RBF)神经网络建立锅炉运行优化模型,以锅炉热效率与NOx排放质量浓度最佳值作为优化目标,实现二次风门挡板开度、燃尽风门挡板开度的寻优,求取不同工况下的最优值.结果表明:该系统可以在提高锅炉效率的同时也降低了NOx的排放,并正确地反映了锅炉机组的动态特性.【期刊名称】《发电设备》【年(卷),期】2013(027)002【总页数】4页(P97-100)【关键词】锅炉;热效率;优化模型;RBF神经网络;动态特性【作者】鲍春来;张竞飞【作者单位】华北电力大学能源动力与机械工程学院,保定071003;华北电力大学能源动力与机械工程学院,保定071003【正文语种】中文【中图分类】TP183电站锅炉是火力电站的主要设备，其运行的性能直接影响火电站的经济指标和环保指标。

笔者以火电厂锅炉燃烧过程为研究对象，在引入人工神经网络之RBF网络的基础上，建立了锅炉的运行优化模型。

建立的神经网络模型以与电厂燃烧控制系统有密切联系的机组负荷、一次风量、二次风量、燃尽风量等作为输入变量，以二次风挡板开度等作为输出变量，用电厂采集到的历史数据样本进行训练，由此得到优化模型。

1 RBF神经网络RBF神经网络是一种局部性神经网络模型，其网络模型见图1。

它的生物基础是存在于大脑皮层和视觉皮层的局部调节与交叉重叠的接受域，因此这种采用局部接受域来实现函数映射的神经网络结构和基于插值与近似理论的网络结构被统一称作径向基函数神经网络［1］。

图1 RBF神经网络结构图网络学习的过程就是对各个参数调整、修正、完善的过程，本文采用的是一种最临近聚类的算法，将存在于中心内一定范围的点都汇聚到中心，并按均值修正中心的位置；同时为了避免初期训练时中心点的频移过大，所以采用了改进的“加权聚类法”来减小距离中心较远点对中心的影响。

RBF神经网络的训练算法如下：设有q组训练样本，输入的X＝（x1，…，xn）是一个n维向量，T＝（t1，…，tn）是输出的m 维向量，所以是一个n×m的网络。

《基于改进的K-means聚类算法的火电厂锅炉燃烧优化研究》篇一一、引言随着科技的不断进步，火电厂的燃烧效率与环境保护问题日益受到关注。

其中，锅炉的燃烧优化技术更是关乎火电厂运营效率和环保效益的核心所在。

本篇文章主要针对这一关键领域展开探讨，特别是探讨如何利用改进的K-means聚类算法，以实现对火电厂锅炉燃烧的优化研究。

二、火电厂锅炉燃烧现状及挑战火电厂的锅炉燃烧过程涉及多种因素，如燃料类型、燃烧条件、空气供给等。

当前许多火电厂的锅炉燃烧存在一定程度的能源浪费和环境污染问题，这不仅降低了电站的效率，还可能带来环境和安全方面的挑战。

为此，需要通过高效的技术手段来对燃烧过程进行优化。

三、K-means聚类算法及其改进K-means聚类算法是一种常见的无监督学习方法，其核心思想是根据数据点的相似性将其分组。

在火电厂锅炉燃烧的优化中，该算法可以通过对历史数据进行聚类分析，找出不同燃烧条件下的最佳操作模式。

然而，传统的K-means算法在处理大规模数据时可能存在计算效率低和结果易受初始聚类中心影响的问题。

因此，需要对算法进行相应的改进。

我们提出了基于改进的K-means聚类算法。

这种改进包括优化初始化聚类中心的方法、采用更高效的计算方式以及考虑更多的影响因素（如温度、压力等）。

这样，改进后的算法能更快速地处理大量数据，并能得到更准确的聚类结果。

四、应用改进的K-means算法进行锅炉燃烧优化1. 数据收集与预处理：收集火电厂锅炉的燃烧数据，包括燃料消耗、烟气排放、燃烧室温度等。

对这些数据进行预处理，包括去噪、归一化等操作，使其更适用于K-means聚类算法。

2. 算法实施：应用改进的K-means聚类算法对预处理后的数据进行聚类分析。

通过计算不同聚类之间的相似性和差异性，找出最佳的聚类数量和聚类中心。

3. 模式识别与优化：根据聚类结果，识别出各种燃烧条件下的最佳操作模式。

针对不同的模式，进行参数优化，如调整空气供给量、燃料比例等，以提高燃烧效率并降低污染物排放。