[实用新型]一种基于径向神经网络的火电机组供电煤耗实测装置

说明书

本实用新型公开了一种基于径向神经网络的火电机组供电煤耗实测装置，包括魔煤机主体、支撑架、落料口、电磁闸阀、螺旋推送机、进料口、支撑座、阻隔罩、阻隔耳、排污管、积煤罐和雾化喷嘴，魔煤机主体的左右两侧固定安装有支撑架，魔煤机主体的底部通过落料口连通有螺旋推送机，落料口上安装有电磁闸阀，魔煤机主体的顶部设置有进料口，魔煤机的外壁套接有支撑座，支撑座的顶部设置有阻隔罩，阻隔罩的顶部设置有阻隔耳，支撑座的底部左侧连通有排污管，左侧支撑架的左侧设置有积煤罐，魔煤机主体的顶部设置有雾化喷嘴，本实用新型结构设计合理，降低煤粉向周围的空间扩散，对周围环境造成的影响，且便于对煤灰进行收集，节约资源。

技术领域

本实用新型涉及涉及一种火电机组领域中的一种基于径向神经网络的火电机组供电煤耗实测装置。

背景技术

随着国家对火电厂节能降耗要求的逐步提高及智能电厂的高速发展，火电厂供电煤耗的计算越来越受到关注。供电煤耗是指火力发电厂每向外提供1kWh电能平均耗用的标准煤量，是发电厂生产经营的主要经济性指标之一。实现机组供电煤耗实时计算，既是火电机组自动化技术演进过程中的必然趋势，也是火电机组节能精细化管理的根本要求。火电厂供电煤耗计算主要采用传统效率计算方法，如正平衡法和反平衡法。供电煤耗是典型的非线性、时变参数，不仅测量过程复杂、测量结果误差大，而且测量成本较高，测出的结果也不能准确地反映机组一段时间内的供电煤耗特性，这是由于机组的供电煤耗会随着时间的推移以及机组工况的变化而不断变化。近年来随着通信技术和计算机技术的快速发展，电厂积累了大量的生产运行数据，与此同时机器学习算法也得到了快速的发展，为供电煤耗的计算提供了新的思路。

径向基神经网络是根据生物神经元具有局部响应特性的原理，应用了径向基函数的一种神经网络。径向基神经网络是一种前向网络，分为三层，第一层为输入层，节点个数等于输入的维数；第二层为隐含层，节点个数视问题的不同复杂程度而定；第三层为输出层，节点个数等于输出数据的维数。径向基神经网络具有结构简单、收敛速度快、能够逼近任意非线性函数等特点，近年来在不同行业和领域的得到广泛应用。

而在径向基神经网络的火电机组供电煤耗实测装置中各磨煤机给煤量为重要的装置，但是磨煤机的入料口多为开放式，煤粉容易散落到磨煤机的周围，对周围环境造成影响，且散落的煤粉不易被收集，造成资源的浪费，为此，我们提出了一种基于径向神经网络的火电机组供电煤耗实测装置。

实用新型内容

本实用新型提供了一种基于径向神经网络的火电机组供电煤耗实测装置，目的在于降低煤粉向周围的空间扩散，对周围环境造成的影响，且便于对煤灰进行收集，节约资源。

为实现上述技术目的，达到上述技术效果，本实用新型是通过以下技术方案实现：

一种基于径向神经网络的火电机组供电煤耗实测装置，包括魔煤机主体、支撑架、落料口、电磁闸阀、螺旋推送机、进料口、支撑座、阻隔罩、阻隔耳、排污管、积煤罐和雾化喷嘴，所述魔煤机主体的左右两侧固定安装有支撑架，所述魔煤机主体的底部通过落料口连通有螺旋推送机，所述落料口上安装有电磁闸阀，所述魔煤机主体的顶部设置有进料口，所述魔煤机的外壁套接有支撑座，所述支撑座的顶部设置有阻隔罩，所述阻隔罩的顶部设置有阻隔耳，所述支撑座的底部左侧连通有排污管，左侧所述支撑架的左侧设置有积煤罐，且排污管的底部与积煤罐相连通，所述魔煤机主体的顶部设置有雾化喷嘴。

优选地，上述基于径向神经网络的火电机组供电煤耗实测装置中，所述雾化喷嘴呈环形阵列状排布在魔煤机主体的顶部。

优选地，上述基于径向神经网络的火电机组供电煤耗实测装置中，所述支撑座的顶部和魔煤机主体的顶部均呈圆弧状。