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利用优化递归的BP神经网络进行锅炉飞灰含碳量建模，并对锅炉二次风配风方式的影响进行敏感性分析，同时采用群体复合形法对运行工况寻优，获得各种工况下二次风开度的优化调整方式。优化递归神经网络是以遗传算法来确定神经网络的权值，克服了BP算法易陷入局部极小等缺陷，提高了网络学习速度和精度。通过对某台800MW机组现场试验与计算表明，该方法可以指导运行人员进行二次风开度的优化调整，降低飞灰含碳量，同时也解决了锅炉变工况下运行参数基准值的问题。