【摘要】：進(jìn)入新世紀(jì)以來,為了應(yīng)對能源緊張和環(huán)境惡化的雙重挑戰(zhàn),我國加大了對火力發(fā)電企業(yè)節(jié)能減排的要求。發(fā)電企業(yè)也根據(jù)自身特點(diǎn)對硬件設(shè)備進(jìn)行了最大限度的改良,但在復(fù)雜的運(yùn)行條件下單靠設(shè)備改造已經(jīng)不能滿足新的要求。隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展,已經(jīng)能夠解決線性不可分的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)問題。因此,對火電廠鍋爐燃燒系統(tǒng)的運(yùn)行調(diào)整進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化就成為了進(jìn)一步提高火電廠節(jié)能減排水平的很好選擇。目前,國內(nèi)一些專業(yè)院校開發(fā)了很多相關(guān)鍋爐節(jié)能指導(dǎo)系統(tǒng)。但這些系統(tǒng)普遍都基于“DCS偏置量的修正”或者“經(jīng)典控制理論”,大都數(shù)所針對的問題較為片面,不能綜合考慮機(jī)組各系統(tǒng)之間的協(xié)調(diào),不能兼顧機(jī)組效率的提高和環(huán)保排放要求,也不能給運(yùn)行人員的操作提供及時的具體建議。本文所述的鍋爐燃燒性能優(yōu)化系統(tǒng),是基于先進(jìn)的RBF人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),結(jié)合國內(nèi)發(fā)電企業(yè)的負(fù)荷及燃煤條件,進(jìn)行有針對性的建模和簡化設(shè)計而成的。具有訓(xùn)練速度快、實(shí)時性強(qiáng)、指導(dǎo)可靠性高等特點(diǎn)。可以在兼顧鍋爐系統(tǒng)安全限制條件的前提下最大挖掘系統(tǒng)設(shè)計冗余,適應(yīng)機(jī)組當(dāng)前工況,綜合提高燃燒系統(tǒng)整體效率,從而達(dá)到燃煤電廠燃燒調(diào)整的綜合優(yōu)化。
[Abstract]:Since entering the new century, in order to meet the dual challenges of energy stress and environmental deterioration, China has increased the energy saving and emission reduction requirements for thermal power enterprises. According to their own characteristics, the power generation enterprises also improve the hardware equipment to the maximum extent, but in the complex operation conditions, the order can not meet the new requirements by the equipment transformation. With the development of neural network technology, it has been possible to solve the learning problem of linear indivisible multilayer neural network. Therefore, neural network optimization of boiler combustion system in thermal power plant becomes a good choice to further improve the level of energy saving and emission reduction. At present, some professional colleges and universities have developed a lot of related boiler energy-saving guidance system. However, these systems are generally based on "DCS bias correction" or "classical control theory". Can not take into account the efficiency of the unit and environmental emission requirements, and can not provide operational personnel with timely specific advice. The boiler combustion performance optimization system described in this paper is based on the advanced RBF artificial neural network technology, combined with the load of domestic power generation enterprises and coal-burning conditions, targeted modeling and simplified design. Has the training speed fast, the real-time strength, the instruction reliability and so on characteristic. Under the premise of taking into account the safety limitation of boiler system, the maximum system design redundancy can be excavated, which adapts to the current working conditions of the unit and comprehensively improves the overall efficiency of the combustion system, so as to achieve the comprehensive optimization of the combustion adjustment in the coal-fired power plant.
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TM621.2;TP183

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 王凡,孟立凡;關(guān)于使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推定操作者疲勞的研究[J];人類工效學(xué);2004年03期

2 常國任;李仁松;沈醫(yī)文;劉鋼;;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的直升機(jī)艦面系統(tǒng)效能評估[J];艦船電子工程;2007年03期

3 陳俊;;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用與展望[J];佛山科學(xué)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版);2009年05期

4 許萬增;;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究及其應(yīng)用[J];國際技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究學(xué)報;1990年01期

5 張軍華;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)及其在軍用系統(tǒng)中的應(yīng)用[J];現(xiàn)代防御技術(shù);1992年04期

6 雷明,李作清,陳志祥,吳雅,楊叔子;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)報控制中的應(yīng)用[J];機(jī)床;1993年11期

7 靳蕃;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在鐵道科技中應(yīng)用的探討[J];鐵道學(xué)報;1993年02期

8 宋玉華，王啟霞;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷──神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自動化領(lǐng)域里的應(yīng)用[J];中國儀器儀表;1994年03期

9 魏銘炎;國內(nèi)外神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的研究與應(yīng)用概況[J];電機(jī)電器技術(shù);1995年04期

10 王中賢，，錢頌迪;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法在經(jīng)濟(jì)管理中的應(yīng)用[J];航天工業(yè)管理;1995年04期

相關(guān)會議論文 前10條

1 徐春玉;;基于泛集的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混沌性[A];1996中國控制與決策學(xué)術(shù)年會論文集[C];1996年

2 周樹德;王巖;孫增圻;孫富春;;量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[A];2003年中國智能自動化會議論文集（上冊）[C];2003年

3 羅山;張琳;范文新;;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和簡單規(guī)劃的識別融合算法[A];2009系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學(xué)術(shù)會議論文集[C];2009年

4 郭愛克;馬盡文;丁康;;序言(二)[A];1999年中國神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與信號處理學(xué)術(shù)會議論文集[C];1999年

5 鐘義信;;知識論:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新機(jī)遇——紀(jì)念中國神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)10周年[A];1999年中國神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與信號處理學(xué)術(shù)會議論文集[C];1999年

6 許進(jìn);保錚;;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與圖論[A];1999年中國神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與信號處理學(xué)術(shù)會議論文集[C];1999年

7 金龍;朱詩武;趙成志;陳寧;;數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)釋用預(yù)報應(yīng)用[A];1999年中國神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與信號處理學(xué)術(shù)會議論文集[C];1999年

8 田金亭;;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在中學(xué)生創(chuàng)造力評估中的應(yīng)用[A];第十二屆全國心理學(xué)學(xué)術(shù)大會論文摘要集[C];2009年

9 唐墨;王科俊;;自發(fā)展神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混沌特性研究[A];2009年中國智能自動化會議論文集（第七分冊）[南京理工大學(xué)學(xué)報（增刊）][C];2009年

10 張廣遠(yuǎn);萬強(qiáng);曹海源;田方濤;;基于遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法研究[A];第十二屆全國設(shè)備故障診斷學(xué)術(shù)會議論文集[C];2010年

相關(guān)重要報紙文章 前10條

1 美國明尼蘇達(dá)大學(xué)社會學(xué)博士 密西西比州立大學(xué)國家戰(zhàn)略規(guī)劃與分析研究中心資深助理研究員 陳心想;維護(hù)好創(chuàng)新的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件”[N];中國教師報;2014年

2 盧業(yè)忠;腦控電腦 驚世駭俗[N];計算機(jī)世界;2001年

3 葛一鳴 路邊文;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將大顯身手[N];中國紡織報;2003年

4 中國科技大學(xué)計算機(jī)系　邢方亮;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挑戰(zhàn)人類大腦[N];計算機(jī)世界;2003年

5 記者 孫剛;“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”：打開復(fù)雜工藝“黑箱”[N];解放日報;2007年

6 本報記者 劉霞;美用DNA制造出首個人造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[N];科技日報;2011年

7 健康時報特約記者　 張獻(xiàn)懷;干細(xì)胞移植：修復(fù)受損的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[N];健康時報;2006年

8 劉力;我半導(dǎo)體神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)及應(yīng)用研究達(dá)國際先進(jìn)水平[N];中國電子報;2001年

9 ;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯[N];世界金屬導(dǎo)報;2002年

10 鄒麗梅 陳耀群;江蘇科大神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用研究通過鑒定[N];中國船舶報;2006年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 楊旭華;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在控制中的應(yīng)用研究[D];浙江大學(xué);2004年

2 李素芳;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無線通信算法研究[D];山東大學(xué);2015年

3 石艷超;憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混沌性及幾類時滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的同步研究[D];電子科技大學(xué);2014年

4 王新迎;基于隨機(jī)映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多元時間序列預(yù)測方法研究[D];大連理工大學(xué);2015年

5 付愛民;極速學(xué)習(xí)機(jī)的訓(xùn)練殘差、穩(wěn)定性及泛化能力研究[D];中國農(nóng)業(yè)大學(xué);2015年

6 李輝;基于粒計算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及集成方法研究[D];中國礦業(yè)大學(xué);2015年

7 王衛(wèi)蘋;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)幾類同步控制策略研究及穩(wěn)定性分析[D];北京郵電大學(xué);2015年

8 張海軍;基于云計算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行實(shí)現(xiàn)及其學(xué)習(xí)方法研究[D];華南理工大學(xué);2015年

9 李艷晴;風(fēng)速時間序列預(yù)測算法研究[D];北京科技大學(xué);2016年

10 陳輝;多維超精密定位系統(tǒng)建模與控制關(guān)鍵技術(shù)研究[D];東南大學(xué);2015年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 章穎;混合不確定性模塊化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與高校效益預(yù)測的研究[D];華南理工大學(xué);2015年

2 賈文靜;基于改進(jìn)型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)預(yù)測及控制研究[D];燕山大學(xué);2015年

3 李慧芳;基于憶阻器的渦卷混沌系統(tǒng)及其電路仿真[D];西南大學(xué);2015年

4 陳彥至;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)降維算法研究與應(yīng)用[D];華南理工大學(xué);2015年

5 董哲康;基于憶阻器的組合電路及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究[D];西南大學(xué);2015年

6 武創(chuàng)舉;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感圖像分類研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

7 李志杰;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的上證指數(shù)預(yù)測研究[D];華南理工大學(xué);2015年

8 陳少吉;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)血壓預(yù)測研究與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)[D];華南理工大學(xué);2015年

9 張韜;幾類時滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性分析[D];渤海大學(xué);2015年

10 邵雪瑩;幾類時滯不確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性分析[D];渤海大學(xué);2015年

本文編號：2159905