[发明专利]基于神经网络的飞灰含碳量预测方法、系统和可读介质

摘要

本发明属于含碳量检测技术领域，涉及一种基于神经网络的飞灰含碳量预测方法、系统和可读介质，包括以下步骤：S1：采集已知飞灰的工业分析成分；S2：将工业分析成分带入初级神经网络中进行训练，并分别建立若干表征飞灰燃烧程度的模型；S3：将表征飞灰燃烧程度的模型预测的燃烧程度以及工业分析成分带入次级神经网络中进行训练，获得飞灰含碳量模型；S4：将待测飞灰的工业分析成分，并将其带入飞灰含碳量模型获得待测飞灰的含碳量。其能够有效区分各运行参数和煤种对锅炉飞灰含碳量的影响权重，影响提高了锅炉飞灰含碳量的预测精准度，从而有利于指导锅炉运行优化，最终提高燃烧效率。