基于LM算法的双流化床循环流率预测模型研究

作者：陈鸿伟; 祁海波; 梁占伟; 杨新

来源：动力工程学报, 2012, (01): 15-20.

DOI：G201201002

• 双循环流化床
• 颗粒循环流率
• 提升管
• LM算法
• 送风特性 dual circulating fluidized bed
• solid circulation rate
• riser
• LM algorithm
• air supply characteristic

为准确预测双循环流化床生物质气化的颗粒循环流率Gs,设计并搭建了双循环流化床冷态试验台,研究了提升管流化风速、二次风量、二次风送风方式、二次风口高度及二次风口数量对颗粒循环流率的影响,并建立了基于Levenberg-Marquardt优化算法的BP神经网络预测模型,通过对比找出了最优模型,对颗粒循环流率进行了预测.结果表明:Gs随着提升管流化风速和二次风量的增大而增加,二次风量超过一定值后,增加的趋势变缓;二次风径向引入比切向引入时的Gs大;Gs对二次风口高度的变化十分敏感;应用该BP神经网络模型得出的Gs预测值与试验值的平均偏差为0.07 kg/(m2.s),平均相对误差仅为0.49%,模型...

• 出版日期2012
• 单位华北电力大学