神经网络在锅炉经济性分析中的应用
本论文研究了基于神经网络的锅炉经济性分析的计算分析模型。首先,在分析了各种锅炉效率计算模型的基础上,参考我国电站锅炉性能试验规程,结合某电厂600MW亚临界机组实际运行情况给出锅炉效率计算模型。然后利用粗糙集对从DCS系统中取得的数据进行预处理,再用得到的平滑的数据训练神经网络,从而得到经济性分析的神经网络模型。最后利用得到的神经网络模型,对影响锅炉经济性的主要参数过量空气系数、一次风温、二次风温以及给水温度进行分析,并且给出这几个参数运行的推荐范围。
锅炉效率;神经网络;经济性分析;计算分析模型
华北电力大学;华北电力大学(北京)
硕士
热能工程
刘彤
2009
中文
TK229.2;TK222.1
59
2014-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）