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摘要:
采用径向基神经网络建立了锅炉燃烧输入与输出参数的智能优化模型,分析了不同径向基函数分布密度对模型预测精度的影响,应用基于实数编码方式的遗传算法实现了运行操作参数的实时寻优.通过某电厂600 MW机组的实际应用,燃烧调整过程中实际运行参数的获得可用于指导锅炉运行人员的操作,使优化操作后的锅炉效率得到了提高.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 电站锅炉智能燃烧优化技术的应用研究
来源期刊 热力发电 学科 工学
关键词 电站 锅炉 燃烧优化 神经网络 遗传算法
年,卷(期) 2008,(9) 所属期刊栏目 基础研究
研究方向 页码范围 23-27,31
页数 6页 分类号 TK229.6
字数 2696字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-3364.2008.09.007
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 胡洪华 16 180 8.0 13.0
2 吴智群 10 67 5.0 8.0
3 黄廷辉 1 6 1.0 1.0
4 吕文良 1 6 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
电站
锅炉
燃烧优化
神经网络
遗传算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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热力发电
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大16开
陕西西安兴庆路136号
52-103
1972
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