1、“.....比较发现最大误差不超过,说明该神经断结果。专家系统的优化是基于经验知识的,由于受表达形式的限制,如何充分准确的表达经验知识是直困扰着专家系统设计人员的问题,长期以来没有得到很好的解决,有很多的经验知识还不能充分表达出来,因此与真正的人类专家还有相当距离。对于燃烧系统来说,专家系统只能处理经验知识或关系比较明确的问题,对于多参敏感存在过拟合问题,泛化能力较差,给应用带来不便。其中问题更具有深刻的影响,限制了神经网络在实际应用中的进步发展。寻找新的功能更强大的建模工具和优化方法以实现在线实时优化的目标,使燃烧优化更加准确和快速,模型的适应能力更强,将成为锅炉燃烧优化领域的研究热点。电站锅炉燃烧优化混合模型预测朱波表达形式的限制,如何充分准确的表达经验知识是直困扰着专家系统设计人员的问题,长期以来没有得到很好的解决......”。

2、“.....因此与真正的人类专家还有相当距离。对于燃烧系统来说,专家系统只能处理经验知识或关系比较明确的问题,对于多参数的复杂关系的和经验知识不够明确的问题处理能力电站锅炉燃烧优化混合模型预测朱波原稿,排放降低,但是烟气含氧量的降低会带来燃烧的不完全,会导致飞灰含碳量升高。所以在当前高效低污染的运行环境下,烟气含氧量是影响锅炉运行优化调节的重要因素。基于锅炉燃烧特性的混合模型,可以使烟气含氧量进行最优化。结论在已燃烧模型燃烧优化目标函数的基础之上,利用极值搜索算法对烟气含氧量最佳设锅炉排放最小乘支持向量机建模中国电机工程学报,。神经网络在锅炉燃烧优化中的应用神经网络是由大量模拟生物神经元的人工神经元广泛互连而成的网络,是种模仿和延伸人类脑功能的新型信息处理系统,也是种自适应非线性系统。电站锅炉燃烧优化混合模型预测朱波原稿。锅炉燃烧优化的系统系统是种智能计算−时训练结束。应用神经网络模型......”。

3、“.....进步根据锅炉排烟温度飞灰含碳量以及煤热值煤的分析数据计算出锅炉热效率,其与实测值的锅炉热效率的平均相对误差和均方误差分别为和。根据模型预测可以得出,在不同负荷段下飞灰含碳量和排放随烟气含氧量的变化,随着烟气含氧量的降含碳量升高。所以在当前高效低污染的运行环境下,烟气含氧量是影响锅炉运行优化调节的重要因素。基于锅炉燃烧特性的混合模型,可以使烟气含氧量进行最优化。结论在已燃烧模型燃烧优化目标函数的基础之上,利用极值搜索算法对烟气含氧量最佳设定值进行实时搜索,以达到提高经济性和降低排放量的双重目的。仿真样本。采用传统数值优化算法中的算法进行学习,隐层和输出层采用激励函数,隐含层神经元个数为时,测试网络的泛化能力最好。经过多次验证确定学习速率为,动力因子为,当系统均方误差小于−时训练结束。应用神经网络模型,飞灰含碳量和排烟温度预测效果如图所示果表明......”。

4、“.....这为电厂节能减排在动态过程中的应用提供了有效手段。参考文献夏国栋,徐寿臣基于人工神经网络和模拟退化算法的分级燃烧优化清华大学学报自然科学版,刘芳,张德珍,赵文杰电站锅炉燃烧系统的神经网络建模电力科学与工程,刘吉臻,吕游基于变量选择的煤热值辨识模型预测分析。根据煤热值神经网络模型的输入变量为总风量次风量排烟温度烟气含氧量负荷等。从热态试验数据选取组作为训练集,再选取组作为测试集,对模型进行训练,如图所示。在煤热值辨识模型预测中,各工况下得出燃料热值实际值与预测值得误差如表所示,比较发现最大误差不超过,说明该神经核心问题。采取适当措施强化管理,降低成本,提高运行效率,减少排污费用将是各电厂参与竞争的必由之路。优化锅炉燃烧,改善锅炉的运行水平将具有重要的经济和社会效益。标准的锅炉效率计算模型。反平衡法效率计算如下锅炉燃烧模型预测效果数据预处理......”。

5、“.....影响锅炉燃烧性能的主炉燃烧系统的神经网络建模电力科学与工程,刘吉臻,吕游基于变量选择的锅炉排放最小乘支持向量机建模中国电机工程学报,。标准的锅炉效率计算模型。反平衡法效率计算如下锅炉燃烧模型预测效果数据预处理。根据试验结果分析可知,影响锅炉燃烧性能的主要因素为烟气含氧量风箱差压次风挡板机程序系统,其内部包含了大量专家级的经验和知识,其本质上是个知识系统,其核心部分为知识库和推理机。专家系统主要是应用模糊逻辑和建立相应模型对燃烧进行诊断,给出调整信息,将经验知识以定的形式存储在知识库中,利用诊断机制对燃烧状态和参数进行诊断并给出诊断结果。专家系统的优化是基于经验知识的,由于果表明,极值搜索算法能够很好的在线搜索烟气青氧量设定值,这为电厂节能减排在动态过程中的应用提供了有效手段。参考文献夏国栋,徐寿臣基于人工神经网络和模拟退化算法的分级燃烧优化清华大学学报自然科学版,刘芳,张德珍......”。

6、“.....刘吉臻,吕游基于变量选择的,排放降低,但是烟气含氧量的降低会带来燃烧的不完全,会导致飞灰含碳量升高。所以在当前高效低污染的运行环境下,烟气含氧量是影响锅炉运行优化调节的重要因素。基于锅炉燃烧特性的混合模型,可以使烟气含氧量进行最优化。结论在已燃烧模型燃烧优化目标函数的基础之上,利用极值搜索算法对烟气含氧量最佳设入节点,个输出节点。试验数据共有组,选取组数据作为训练样本,其组测试样本。采用传统数值优化算法中的算法进行学习,隐层和输出层采用激励函数,隐含层神经元个数为时,测试网络的泛化能力最好。经过多次验证确定学习速率为,动力因子为,当系统均方误差小于电站锅炉燃烧优化混合模型预测朱波原稿要因素为烟气含氧量风箱差压次风挡板开度燃尽风开度锅炉负荷煤热值等个变量作为神经网络直接模型和混合模型的输入。锅炉热效率和排放作为神经网络的输出......”。

7、“.....将输入输出控制在之间,使网络训练开始就给各输入分量予以同等地位,还可以防止因输入的绝对值过大而使神经元输出饱和的现,排放降低,但是烟气含氧量的降低会带来燃烧的不完全,会导致飞灰含碳量升高。所以在当前高效低污染的运行环境下,烟气含氧量是影响锅炉运行优化调节的重要因素。基于锅炉燃烧特性的混合模型,可以使烟气含氧量进行最优化。结论在已燃烧模型燃烧优化目标函数的基础之上,利用极值搜索算法对烟气含氧量最佳设由于获得最大燃烧效率的问题与控制污染的问题是紧密相关的。般来说,燃料的完全燃烧和充分氧化能提高燃烧效率并同时降低这些污染物质的排放数量,但在各种氮的氧化物却给我们提出了个难题,那就是,降低氮氧化物的生成量与提高燃烧效率所需要的条件是相互矛盾的,因而,如何兼顾燃烧效率与氮氧化物的排放是燃烧优化系统,也是种自适应非线性系统。电站锅炉燃烧优化混合模型预测朱波原稿。煤热值辨识模型预测分析......”。

8、“.....从热态试验数据选取组作为训练集,再选取组作为测试集,对模型进行训练,如图所示。在煤热值辨识模型预测中,各工况下得出开度燃尽风开度锅炉负荷煤热值等个变量作为神经网络直接模型和混合模型的输入。锅炉热效率和排放作为神经网络的输出。首先将试验数据进行归化处理,将输入输出控制在之间,使网络训练开始就给各输入分量予以同等地位,还可以防止因输入的绝对值过大而使神经元输出饱和的现象。关键词锅炉燃烧优化混合模型果表明,极值搜索算法能够很好的在线搜索烟气青氧量设定值,这为电厂节能减排在动态过程中的应用提供了有效手段。参考文献夏国栋,徐寿臣基于人工神经网络和模拟退化算法的分级燃烧优化清华大学学报自然科学版,刘芳,张德珍,赵文杰电站锅炉燃烧系统的神经网络建模电力科学与工程,刘吉臻,吕游基于变量选择的定值进行实时搜索......”。

9、“.....仿真结果表明,极值搜索算法能够很好的在线搜索烟气青氧量设定值,这为电厂节能减排在动态过程中的应用提供了有效手段。参考文献夏国栋,徐寿臣基于人工神经网络和模拟退化算法的分级燃烧优化清华大学学报自然科学版,刘芳,张德珍,赵文杰电站−时训练结束。应用神经网络模型,飞灰含碳量和排烟温度预测效果如图所示。进步根据锅炉排烟温度飞灰含碳量以及煤热值煤的分析数据计算出锅炉热效率,其与实测值的锅炉热效率的平均相对误差和均方误差分别为和。根据模型预测可以得出,在不同负荷段下飞灰含碳量和排放随烟气含氧量的变化,随着烟气含氧量的降经网络预测效果较为精确,可以作为燃烧优化模型的输入量。锅炉热效率神经网络混合模型为了提高锅炉热效率模型的预测精度,相对于锅炉热效率直接模型,锅炉热效率混合模型将飞灰含碳和排烟温度模型作为锅炉热效率模型的中间变量。同样选取个输入节点,个输出节点。试验数据共有组......”。