【摘 要】
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以龙岩市90台工业锅炉的现场实测数据为样本,选取燃料额定出力、锅炉燃烧型式、收到基的低位发热量、燃料实际消耗量、送风量和冷空气温度作为输入变量,锅炉热效率为输出变量
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以龙岩市90台工业锅炉的现场实测数据为样本,选取燃料额定出力、锅炉燃烧型式、收到基的低位发热量、燃料实际消耗量、送风量和冷空气温度作为输入变量,锅炉热效率为输出变量,采用遗传算法优化的BP神经网络构建锅炉能效评估模型。建立的模型能够较好拟合样本的实际情况。
Taking the actual measured data of 90 industrial boilers in Longyan as a sample, the rated output of fuel, the type of boiler combustion, the low calorific value of base received, the actual fuel consumption, air supply volume and cold air temperature were taken as input variables. The boiler thermal efficiency was Output variables, using BP neural network optimized by genetic algorithm to build boiler energy efficiency evaluation model. The established model can better fit the actual situation of the sample.
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