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基于深度学习与热辐射成像耦合的炉内温度场在线测量
被引量：
7
1
作者
唐广通
许烨烽
+3 位作者
闫慧博
汪潮洋
刘志强
娄春
《动力工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第10期960-966,共7页
利用热辐射成像模型计算训练数据,基于多层感知器(MLP)神经网络重建炉膛温度场,以某300MW锅炉为例进行在线测量实验,并通过机组调峰分析了燃料量和风量对温度的影响。结果表明:MLP神经网络对不同温度场重建结果的最大相对误差小于2%,添...
利用热辐射成像模型计算训练数据,基于多层感知器(MLP)神经网络重建炉膛温度场,以某300MW锅炉为例进行在线测量实验,并通过机组调峰分析了燃料量和风量对温度的影响。结果表明:MLP神经网络对不同温度场重建结果的最大相对误差小于2%,添加噪声后最大相对误差也小于4%,其具有较好的泛化能力、预测能力和抗噪能力;炉内温度的升高趋势明显快于负荷,且风量对机组负荷的影响更大;所提出的耦合深度学习与热辐射成像的炉内温度场在线测量系统在提升煤电机组的灵活调峰能力方面具有较好的应用潜力。
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关键词
炉内温度场
在线监测
深度学习
多层感知器
热辐射成像
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职称材料
题名
基于深度学习与热辐射成像耦合的炉内温度场在线测量
被引量：
7
1
作者
唐广通
许烨烽
闫慧博
汪潮洋
刘志强
娄春
机构
国网河北能源技术服务有限公司
华中科技大学能源与动力工程学院
出处
《动力工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第10期960-966,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(51827808)
国网河北能源技术服务有限公司2021年科技资助项目(TSS2021-01)。
文摘
利用热辐射成像模型计算训练数据,基于多层感知器(MLP)神经网络重建炉膛温度场,以某300MW锅炉为例进行在线测量实验,并通过机组调峰分析了燃料量和风量对温度的影响。结果表明:MLP神经网络对不同温度场重建结果的最大相对误差小于2%,添加噪声后最大相对误差也小于4%,其具有较好的泛化能力、预测能力和抗噪能力;炉内温度的升高趋势明显快于负荷,且风量对机组负荷的影响更大;所提出的耦合深度学习与热辐射成像的炉内温度场在线测量系统在提升煤电机组的灵活调峰能力方面具有较好的应用潜力。
关键词
炉内温度场
在线监测
深度学习
多层感知器
热辐射成像
Keywords
temperature field in furnace
on-line measurement
deep learning
multi-layer perceptron
thermal radiative imaging
分类号
TK16 [动力工程及工程热物理—热能工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于深度学习与热辐射成像耦合的炉内温度场在线测量
唐广通
许烨烽
闫慧博
汪潮洋
刘志强
娄春
《动力工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
7
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