2022年 第06期
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磨煤机作为锅炉运行的重要辅机设备，其性能安全直接影响整个火电机组运行安全。针对电厂磨煤机安全性评估无法实时反馈的问题，结合主成分分析(PCA)与广义回归神经网络(GRNN)建立磨煤机安全性评估预测模型。首先，以磨煤机设备的实测运行数据为试验样本，基于PCA对影响磨煤机设备安全运行的众多变量开展主成分分析；其次，基于GRNN建立磨煤机安全性评估预测模型，其中以主成分为输入参数，对应的历史专家评分为输出参数，采用“留一法”划分训练样本和测试样本提高网络模型的训练精度；最后，基于GRNN、PCA-BP神经网络和BP神经网络分别建立磨煤机安全性评估预测模型且比较4个预测模型平均相对误差和耗费时间成本。结果表明：PCA提取的3个主成分F1、F2及F3的方差贡献率达96.55%；基于PCA-GRNN神经网络建立磨煤机安全性评估预测模型的平均相对误差最小，且耗费较少的时间成本；验证了基于PCA-GRNN神经网络建立磨煤机安全性评估预测模型的有效性。
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主管
中国煤炭科工集团有限公司
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主办
煤炭科学研究总院有限公司
煤炭工业洁净煤工
程技术研究中心 -
主编
解强
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刊期
月刊
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ISSN
1006-6772
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CN
11-3676/TD
当前位置： 首页 > 2022年 第06期
作者：
- 陈波
- 徐文韬
- 黄亚继
- 曹歌瀚
- 管诗骈
- 岳峻峰
单位：
- 江苏方天电力技术有限公司；东南大学能源热转换及其过程测控教育部重点实验室
摘要：
关键词：
- 磨煤机
- 主成分分析
- 广义回归神经网络
- 安全性评估
- 预测模型
- 留一法
作者简介：
陈波(1991—)，男，重庆江津人，工程师，硕士。E-mail：chenbo_frontier@163.com
通讯作者：黄亚继(1975—)，男，江苏南通人，教授，博士生导师,博士。 E-mail:heyyj@seu.edu.cn
通讯作者：黄亚继(1975—)，男，江苏南通人，教授，博士生导师,博士。 E-mail:heyyj@seu.edu.cn
图表：
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引用格式：
陈波，徐文韬，黄亚继，等.基于PCA-GRNN磨煤机安全性评估预测模型［J］.洁净煤技术,2022,28(6):206-214.
CHEN Bo,XU Wentao,HUANG Yaji,et al.Predictive model of coal mill safety evaluation based on PCA-GRNN［J］.Clean Coal Technology，2022,28(6):206-214.
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