摘要
摘要在锅炉参数耗差分析中，计算运行氧量偏离基准值引起的煤耗偏差时，一般是根据反平衡法中的热损失计算模型来求解得到，但由分析可知运行氧量除了直接影响锅炉效率外，还通过影响排烟温度、飞灰含碳量等参数间接影响锅炉效率。借助神经网络较强的非线性拟合能力、网络泛化及容错能力，构建了基于BP神经网络的排烟损失和机械未完全燃烧损失两项之和的网络模型，利用该模型定量分析了运行氧量变化对锅炉效率的影响。计算结果表明该模型具有较高的准确性，运行氧量对锅炉效率影响的曲线走向符合物理规律，为运行氧量的耗差分析提供了一种新方法。
出版日期
2019年11月21日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
