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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
出 处:《动力工程》2003年第2期2325-2328,2361,共5页Power Engineering
摘 要:目前国内大量电站锅炉实行变工况运行 ,同时又缺乏针对不同工况运行优化的方法用以指导生产操作 ,致使多数系统长期运行在不良状态 ,由此导致的能源浪费和环境污染问题日趋严重。针对上述问题 ,提出了一种基于模式识别和 RBF神经网络技术 ,在线提供不同运行工况燃烧优化的方法 ,并在所承担的电站锅炉自控系统改造工程实践中应用。结果表明 ,该方法对于变工况运行的锅炉系统具有很好的状态监测和操作指导作用 ,应用前景良好。图 4参Due to lacking of the process optimization method to supervision the operation, most of the power plant boilers which run under variant working condition perform badly. As a result, the waste of energy and the pollution of environment become critical gradually. Aim at solving this problem, this paper brings forward a online combustion optimization method which utilizes the pattern recognition and RBF neural network technology. Moreover this method is realized in a practical project. The application result indicates that this method performs well in state monitoring and operation guide of boiler system and has a good application prospect. Figs 4 and refs 4.
分 类 号:TK223.7[动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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