基于偏差分析和人工智能方法的电厂机炉运行优化研究

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基于偏差分析和人工智能方法的电厂机炉运行优化研究

     论文目录

独创性说明第1-3页

摘要第3-4页

Abstract第4-8页

1 绪论第8-12页

   ·课题背景及意义第8-9页

   ·课题研究现状第9-10页

   ·本文主要工作第10-12页

2 电厂运行的经济性指标及运行调节方法第12-23页

   ·热经济性定量分析方法第12-14页

     ·定量分析方案第12-13页

     ·等效热降法第13页

     ·热偏差分析法第13-14页

     ·人工智能方法第14页

   ·热经济指标及计算第14-17页

     ·锅炉热经济指标第14-15页

     ·汽轮机组热经济指标第15页

     ·凝汽式电厂运行经济性指标第15-16页

     ·热经济指标之间的关系第16-17页

   ·实时能损分析数学模型第17-22页

     ·应达值的确定方法第17-19页

     ·变工况下运行指标应达值的确定第19-21页

     ·人工智能确定变工况下运行指标应达值第21-22页

   ·本章小结第22-23页

3 人工智能理论第23-32页

   ·人工智能理论概述第23-25页

     ·神经网络理论第23-24页

     ·遗传算法理论第24页

     ·人工智能理论的应用第24-25页

   ·人工神经网络理论第25-28页

     ·BP前馈神经网络模型第25-26页

     ·自组织特征映射(SOFM)网络模型第26-28页

     ·Matlab神经网络工具箱简介第28页

   ·遗传算法第28-31页

     ·遗传算法简介第28-29页

     ·遗传算法在工业领域的应用第29-31页

   ·本章小结第31-32页

4 锅炉系统运行优化建模与仿真第32-46页

   ·锅炉效率的偏差分析第32-33页

   ·锅炉的神经网络模型第33-37页

     ·计算模型的输入、输出变量第34页

     ·SOFM网络数据分类第34-35页

     ·隐含层及节点数的确定第35-37页

     ·初始权值的选取第37页

     ·期望误差的选取第37页

   ·神经网络模型的仿真与应用第37-45页

     ·神经网络模型的建立第37-39页

     ·神经网络模型预测效果分析第39-40页

     ·锅炉效率神经网络模型仿真分析第40-44页

     ·神经网络模型的应用第44-45页

   ·本章小结第45-46页

5 汽轮机系统运行优化第46-87页

   ·汽轮机热耗率的偏差分析第46-49页

     ·主蒸汽流量第46-47页

     ·各级抽汽压力第47-48页

     ·各级抽汽焙第48-49页

   ·汽轮机功率神经网络模型与仿真第49-60页

     ·汽轮机功率模型的建立第49-50页

     ·SOFM网络数据分类第50-52页

     ·汽轮机功率神经网络模型第52-56页

     ·汽轮机功率神经网络模型仿真分析第56-60页

     ·运行参数的能损偏差第60页

   ·凝汽器真空运行应达值第60-66页

     ·人工智能求解火电厂运行参数应达值第61-62页

     ·循环水系统功耗神经网络模型第62-64页

     ·凝汽器真空运行应达值的确定第64-65页

     ·遗传算法配合神经网络模型确定凝汽器真空运行应达值第65-66页

   ·汽轮机热耗率模型的建立与仿真第66-76页

     ·汽轮机热耗率神经网络模型第67-71页

     ·汽轮机热耗率神经网络模型仿真分析第71-76页

   ·基于遗传算法的汽轮机热耗率优化第76-85页

     ·编码第76页

     ·初始种群的选择第76-77页

     ·适应度函数第77-78页

     ·选择操作第78页

     ·交叉操作第78-79页

     ·变异操作第79页

     ·优化结果第79-84页

     ·各运行参数偏差值第84-85页

   ·本章小结第85-87页

结论第87-89页

展望第89-90页

参考文献第90-93页

攻读硕士学位期间发表学术论文情况第93-94页

致谢第94-95页

大连理工大学学位论文版权使用授权书第95页

论文编号BS1198820，这篇论文共95页
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