神经网络建模完全基于实没数据。神经网络建模通过计算对人体的神经系统进行模拟。系统利用输入（刺激），根据系统培训，来预测输出（反应）。利用历史数据来进行培训。输入包括控制定值和已知的输入，而输出即是正在模拟的东西。NOx，锅炉效率和CO是可以在燃煤锅炉优化器中建模的参数示例。应用实例此燃煤锅炉优化器目前正在弗吉尼亚Birchwood240MW的电厂中使用。初次试验已明锅炉的效率的改进在0.5%至1%之间，同时NOx减少15%.
软件部分数据采集接口FOES系统目前与世界主流的数百多种控制系统之间有数据接口，FOES系统与控制系统之间的数据通讯分三种情况考虑：FOES系统与控制系统之间有通信接口：直接利用该接口实现FOES与控制系统之间的通信；FOES没有控制系统的
标准
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接口软件但控制系统能提供OPCSERVER：可以使用OSIsoft公司的标准OPC接口软件；如果控制系统没有OPCSERVER：需要控制系统原厂商提供该控制系统通讯接口的相关
资料
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和通信规约，按照OSIsoft公司PI标准接口
协议
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开发该接口软件。
应用实例根据美国能源部和威斯康星州能源公司公布的5气候挑战分享协定6中公布的数据，FOES的调整措施会对煤耗产生如的影响。行为对降低煤耗产生的影响合理分配设备的投入及退出0.46%-1.97%换热面合理清洁0.84%改进燃烧控制0.84%热量最小化过量空气1.22%优化燃烧，减少CO产生量1.5%通过实际测评，当使用FOES进行优化调节之后，电厂热效率提高了1%以上，人力成本节省了10%30%，管理效果提高了30%.由此为TVA集团节省的花销在70008000万美元，为AEP集团节省了20004000万美元。与此同时，两个集团在降低了生产成本之后，利润分别增长了10002000万美元和30005000万美元。
结束语本文介绍了目前国际上锅炉节能减排的两项新技术，燃煤锅炉优化器新技术和FOES系统，其中FOES系统获得了美国EPRI（电科院）的认证，并且被广泛应用于世界各地的火力发电厂，截止到2007年，已在416家电厂安装使用，为提高能源利用率、减少温室气体排放做出了重要贡献。
浙公网安备 33021202002483