本文關(guān)鍵詞：火電機(jī)組飛灰含碳量軟測(cè)量模型研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著世界的持續(xù)發(fā)展,能源短缺日益突出,能源的開(kāi)發(fā)和有效利用程度是生產(chǎn)技術(shù)和生活水平的重要標(biāo)志,也是我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一個(gè)重要的問(wèn)題。目前,電力行業(yè)已經(jīng)成為我國(guó)最為重要的能源產(chǎn)業(yè),因此,努力提高發(fā)電效率和降低發(fā)電成本成為我國(guó)各大發(fā)電企業(yè)發(fā)展方向的重要任務(wù)。鍋爐飛灰含碳量是反映火力發(fā)電廠燃煤鍋爐燃燒效率的一項(xiàng)重要指標(biāo),精確和實(shí)時(shí)地監(jiān)測(cè)飛灰含碳量有利于提高鍋爐燃燒控制水平,降低發(fā)電成本,提高機(jī)組運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性,同時(shí)也有利于提高煤灰的品質(zhì),促進(jìn)煤灰的商品化。但是由于工業(yè)水平有限,傳統(tǒng)的離線測(cè)量技術(shù)具有樣品不具有代表性、運(yùn)行不穩(wěn)定和測(cè)量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性低等缺陷,不能有效的指導(dǎo)鍋爐運(yùn)行,從而不能很好的提高鍋爐效率。本文提出一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模的飛灰含碳量軟測(cè)量技術(shù),并加入基于機(jī)理建模分析實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)的煤質(zhì)參數(shù)與煤元素的輔助變量,使本文模型不同于往常的僅僅基于運(yùn)行數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并在最后利用主元分析對(duì)輸入變量進(jìn)行優(yōu)化處理,對(duì)輸入進(jìn)行降維,降低模型的復(fù)雜性,使模型更加精確和可靠。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的本文優(yōu)化模型與傳統(tǒng)模型相比,具有很好的泛化能力,計(jì)算速度快且準(zhǔn)確,是飛灰含碳量的很好的一種軟測(cè)量模型。
【關(guān)鍵詞】：火電機(jī)組 煤質(zhì)參數(shù) 飛灰含碳量 軟測(cè)量 主元分析
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TM621
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-15
• 1.1 選題背景及其意義9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究動(dòng)態(tài)10-13
• 1.3 課題主要研究?jī)?nèi)容13-14
• 1.4 研究方案及難點(diǎn)14-15
• 第2章 軟測(cè)量的系統(tǒng)原理15-22
• 2.1 軟測(cè)量系統(tǒng)的定義15
• 2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理15-16
• 2.2.1 數(shù)據(jù)濾波15-16
• 2.2.2 數(shù)據(jù)變換16
• 2.3 軟測(cè)量模型的實(shí)現(xiàn)16-19
• 2.3.1 輔助變量的選擇17
• 2.3.2 變量之間的時(shí)序匹配17
• 2.3.3 建模方法的選擇17-19
• 2.3.4 軟測(cè)量模型的校正與維護(hù)19
• 2.4 軟測(cè)量建�；痉椒ňC述19-21
• 2.4.1 基于機(jī)理分析的建模19-20
• 2.4.2 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模20
• 2.4.3 基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的建模20
• 2.4.4 混合建模20-21
• 2.5 本章小結(jié)21-22
• 第3章 影響飛灰含碳量的因素22-28
• 3.1 火電機(jī)組飛灰的形成和特點(diǎn)22
• 3.2 鍋爐飛灰含碳量的影響因素分析22-27
• 3.2.1 煤質(zhì)特性的影響22-25
• 3.2.2 鍋爐負(fù)荷25
• 3.2.3 爐膛內(nèi)的空燃比25-26
• 3.2.4 一次風(fēng)中煤粉濃度26
• 3.2.5 配風(fēng)方式的影響26-27
• 3.2.6 熱風(fēng)溫度的影響27
• 3.3 本章小結(jié)27-28
• 第4章 煤質(zhì)參數(shù)的求取28-46
• 4.1 煤水分的測(cè)量28-35
• 4.1.1 輸入總熱量29-32
• 4.1.2 輸出總熱量32-34
• 4.1.3 求解煤水分34-35
• 4.2 低位發(fā)熱量的求取35-37
• 4.3 灰分的求取37-39
• 4.4 揮發(fā)分的求取39-45
• 4.5 本章小結(jié)45-46
• 第5章 軟測(cè)量模型的建立與實(shí)現(xiàn)46-56
• 5.1 研究對(duì)象46-47
• 5.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的飛灰含碳量軟測(cè)量模型47-51
• 5.2.1 數(shù)據(jù)的采集與預(yù)處理47-48
• 5.2.2 BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的建立和初始化48-49
• 5.2.3 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練停止的判斷準(zhǔn)則49
• 5.2.4 基于模型的飛灰含碳量預(yù)測(cè)49-51
• 5.3 基于主元分析的模型優(yōu)化51-55
• 5.3.1 主成分分析的概念及基本思想51-52
• 5.3.2 主成分分析的數(shù)學(xué)模型52-53
• 5.3.3 主成分分析的計(jì)算步驟53
• 5.3.4 基于主元分析優(yōu)化模型的驗(yàn)證53-55
• 5.4 本章小結(jié)55-56
• 第6章 結(jié)論與展望56-58
• 6.1 結(jié)論56-57
• 6.2 后續(xù)工作的開(kāi)展和繼續(xù)研究的方向57-58
• 參考文獻(xiàn)58-61
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果61-62
• 致謝62

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