LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA PREDECIR LA EXERGÍA DESTRUIDA EN EL ECONOMIZADOR DE GENERADORES DE VAPOR

Abstract

Las redes neuronales artificiales son modelos de procesamiento de información, éstas han brindado una alternativa para aquellos problemas en los cuales los métodos tradicionales no han tenido los resultados deseados. Con el uso de una red multicapa (Perceptrón multicapa) con un arreglo neuronal de 8 neuronas de en la capa de entrada, 10 neuronas en la capa oculta y una en la capa de salida, fue posible a través un modelo neuronal desarrollado en el software MATLAB predecir valores comprendidos entre (1,36-1,55)% de la fracción de exergía destruida en el economizador de la caldera de la central termoeléctrica “Antonio Guiteras” logrando resultados de un error cuadrático medio de 1.7381 x 10-7 en 23 épocas y es capaz de proporcionar una tasa de precisión de predicción superior al 87 %.