基于CMAC燃煤电站脱硫系统建模优化研究

发布时间：2023-11-26 15:14

　　为满足国家燃煤机组超低排放要求,燃煤电站过去数年中快速广泛地搭建了众多烟气洁净处理装置。这些设施服役后逐渐暴露出设计裕量大、改造过度等问题,致使相关系统存在不同程度的能源浪费。面对这一问题,传统的PID技术针对复杂系统调节能力的不足、信息化智能化技术在电站的快速推广使得众多学者致力于相关系统的智能优化研究。本文利用人工智能相关算法基于2×44640组数据对湿法脱硫系统展开了预测模型搭建、模型误差分析和结构确定以及工况优化三方面研究。预测模型搭建过程以系统出口SO₂浓度和能耗为模型双输出,基于44640组数据,以小脑模型为基础,利用灰关联熵分析法辅助确定模型输入参数,依靠均匀设计法及其误差分析体系展开模型搭建实验与分析,提出并尝试利用小脑模型特征地址数进行误差拟合和分析预测取得了良好效果。在此基础上,采用这一方法确定了平均误差小于1%的预测模型结构参数。最后,基于已确定模型结构,采用95%和5%的建模与验证数据分配比进行了模型验证。为比较小脑模型不同的误差分析方法以便模型搭建过程结构参数的确定,同时对特征地址数分析法展开进一步研究,基于另外44640组数据,利用均匀...

【文章页数】：73 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
主要符号表
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 论文工作及结构
第二章 脱硫系统数据处理与建模方法
    2.1 引言
    2.2 CMAC小脑模型
    2.3 SG滤波法
    2.4 灰关联熵分析法
    2.5 均匀设计与多元线性回归
    2.6 本章小结
第三章 脱硫系统CMAC预测模型搭建
    3.1 引言
    3.2 双循环湿法脱硫系统
    3.3 数据准备与预处理
    3.4 预测模型搭建实验与结果分析
        3.4.1 模型参数与评价指标确定
        3.4.2 实验组设计与分析
        3.4.3 预测组设计与验证
        3.4.4 CMAC特征地址数误差分析法
    3.5 预测模型结构确定与验证
        3.5.1 预测模型结构确定
        3.5.2 预测模型验证
    3.6 本章小结
第四章 CMAC模型结构确定方法研究
    4.1 引言
    4.2 模型参数确定与实验设计
    4.3 CMAC误差分析与结构确定
        4.3.1 多方法拟合与分析
        4.3.2 线性回归结构确定法
        4.3.3 特征地址数结构确定法
        4.3.4 实际地址数结构确定法
        4.3.5 特征地址数结构确定法的局限
    4.4 本章小结
第五章 脱硫系统CMAC模型工况寻优
    5.1 引言
    5.2 遗传算法工况寻优
        5.2.1 遗传算法在CMAC中的应用
        5.2.2 遗传算法寻优案例
    5.3 人工蜂群算法工况寻优
        5.3.1 人工蜂群算法实践原理
        5.3.2 人工蜂群算法寻优案例
    5.4 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 论文总结
    6.2 展望
致谢
参考文献
附录
研究生期间参与发表作品



本文编号：3868027