[发明专利]一种基于神经网络算法的火电厂煤场场损预测方法

权利要求书

1.一种基于神经网络算法的火电厂煤场场损预测方法，其特征是，包括以下步骤：

S1，确定影响煤场损耗的主要因素以及表征损耗的参数；

S2，针对每个煤堆，将影响煤场损坏的主要因素的当前测量值输入神经网络模型，计算获得表征损耗的参数值；

S3，根据各煤堆的表征损耗的参数值计算各煤堆的损耗指标数据；

S4，根据各煤堆的损耗指标数据，计算获得整个煤场的损耗指标。

2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络算法的火电厂煤场场损预测方法，其特征是，影响煤场损耗的主要因素包括堆放时间、空气湿度、环境温度、煤堆高度、煤堆底部直径、煤堆堆密度、煤的收到基水分、煤的收到基挥发分、煤堆温度场和喷淋水量。

3.根据权利要求2所述的一种基于神经网络算法的火电厂煤场场损预测方法，其特征是，煤堆温度场包括距离煤堆表面0m测点平均温度、距离煤堆表面1m测点平均温度、距离煤堆表面2m测点平均温度、距离煤堆表面3m测点平均温度、距离煤堆表面4m测点平均温度和距离表面距离5m测点平均温度。

4.根据权利要求1所述的一种基于神经网络算法的火电厂煤场场损预测方法，其特征是，表征损耗的参数包括煤堆总质量、煤堆热值和煤堆热量。

5.根据权利要求4所述的一种基于神经网络算法的火电厂煤场场损预测方法，其特征是，损耗指标包括质量损失、热值损失和热量损失。

6.根据权利要求5所述的一种基于神经网络算法的火电厂煤场场损预测方法，其特征是，根据各煤堆的损耗指标数据计算获得整个煤场的损耗指标的过程为：质量损失使用各煤堆质量损失累加求得，热值损失使用各煤堆热值损失加权平均值求得，热量损失使用各煤堆热量损失累加求得。