版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)
文檔簡介
1、大連理工大學碩士學位論文基于偏差分析和人工智能方法的電廠機爐運行優(yōu)化研究姓名:祝芳申請學位級別:碩士專業(yè):熱能工程指導(dǎo)教師:李素芬20061201基于偏差分析和人工智能方法的電廠機爐運行優(yōu)化研究StudyonOperationOptimizationofBoilerandTurbineinPowerPlantBasedonDeviationAnalysisandArtificialIntelligenceAbstractDeviatio
2、nAnalysisisalleffectivemethodforpowerunitperformancemonitorb、‘a(chǎn)nalyzingkeyoperationparametersandreducingcontrollablelossaccordingtothedeviationHoweverunreasonablereferencevalueofoperationparameteristhemeanpointofprovidin
3、galimitationforwideapplicationofdeviationanalysis硒eReferencevalueofoperationindicesonenergylossdiagnosisandenergysavinganalysisofpowerunitisdiscussedbasedondeviationanalysis,andamethodofArtificialNeuralNetworkandGeneticA
4、lgorithmsisputforwardwhichUSeSlherealoperationcaseascomparisonstandardratherthanaconceivedidealcageandavoidsthedependenceOllsuspiciousoffdesignmodel1kSelfOrganizationFeatureMaDandBPneuralnetworkmodelsforboilerefficiencyc
5、oalconsumptionofelectrlc/tyandheatconsumptionrateofsteamturbineundersteadyoperationatoadoptedforsimulationbasedonHuanengDalianPowerPlantcollectedbyDCSsystemandmostellOrsbetweenthepredictedandactualvaluesarelessthan2%Wi也t
6、heaidofSOFM’SabilityinclusteringthelimitationofconventionalcollectionoftrainingsamplesareaddressedWiththeestablishedmodelsoperationparametersunderdifferentconditionsaresimlllatedandassociatedwithGeneticAlgorithmstosearch
7、theoptimizedvaluesandobtaintheenergylosscausedbythedeviationofoperationparameters田地neuralnetworkmodelsforsteamturbinepoweroutputandpowerneededincyclecoolingwatersystemareestablishedfortherefercncevaluesofvacuumvalueofcon
8、denserandhaveahighprecisionandreliabilityWiththeestabtishedmodel,theoptimizationmodelofcondenserisproposedtodeterminethebestvaclmmvalueofcondenserandenergylossresultedbydeviationof齜lmemainoperationparameters,reducetheene
9、rgylossbyoptimizethecontrollableparametersComparedwithconventionalmodelstheestablishedmodelshavetheadvantageofpertinencetotheactualequipmentandtakenonlinearintheparameterandcouplingintoaccountprovidethecrediblefoundation
10、sforparametersonlinemonitoringenergyconsumptionanalysis,operationadviceandequipmentmanagement,whichbenefittoenergysavingandmanagementlevelincreasinginpowerplantKeyWords:DeviationAnalysis:ReferenceValue;ArtificialIntellig
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于偏差分析和人工智能方法的電廠機爐運行優(yōu)化研究.pdf
- 仿生型算法和人工智能方法在發(fā)電廠群優(yōu)化運行中的應(yīng)用研究.pdf
- 建立標準發(fā)現(xiàn)和管控人工智能存在的偏差
- 注水系統(tǒng)優(yōu)化的人工智能方法研究.pdf
- 基于人工智能方法的貸款分類模型研究.pdf
- 人工智能產(chǎn)業(yè)分析
- 基于圖像處理和人工智能的垃圾焚燒爐燃燒狀態(tài)診斷研究.pdf
- 人工智能原理人工智能概述
- 基于ADAMS和人工智能算法的汽車懸架系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計和分析.pdf
- 基于人工智能方法的金審工程研究.pdf
- 基于人工智能的無人駕駛直升機控制方法的研究.pdf
- 基于人工智能理論的采礦方法選擇的研究
- 機爐系統(tǒng)優(yōu)化運行的先進跟蹤控制方法研究.pdf
- 基于刻面分類和人工智能的軟構(gòu)件分類方法研究.pdf
- 人工智能發(fā)展和趨勢
- 人工智能
- 電廠集控運行題庫機爐電a
- 電廠集控運行題庫機爐電
- 人工智能二知識表示方法
- 基于人工智能理論的采礦方法選擇的研究.pdf
評論
0/150
提交評論