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摘要:
针对水泥烧成过程的资源浪费以及难以建立有效数学机理模型的问题,提出一种基于水泥工业烧成系统动态能耗优化方法。该方法利用卷积神经网络构建了烧成系统电耗与煤耗的目标函数,利用差分进化算法对运行指标进行反向求解,得到符合当前工况的较优的运行指标。由于实际生产工况会随着时间变化,所以将未来时刻的运行指标与电耗、煤耗保存下来,再次输入神经网络中进行训练,并通过当前时刻的实际运行指标值确定运行指标的约束范围,使优化值可以满足实际运行指标的调整要求。该方法实现了水泥烧成过程动态能耗的目标优化,有效地降低了水泥烧成过程的能源消耗。
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文献信息
篇名 基于差分进化的水泥烧成系统动态优化算法
来源期刊 智能科学与技术学报 学科 工学
关键词 卷积神经网络 差分进化算法 能耗优化 能耗预测
年,卷(期) 2020,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 186-193
页数 8页 分类号 TB973
字数 语种
DOI
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 郝晓辰 燕山大学电气工程学院 58 431 13.0 17.0
2 赵彦涛 燕山大学电气工程学院 26 214 7.0 14.0
3 史鑫 燕山大学电气工程学院 5 5 1.0 2.0
4 冀亚坤 燕山大学电气工程学院 2 4 1.0 2.0
5 郑立召 燕山大学电气工程学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
卷积神经网络
差分进化算法
能耗优化
能耗预测
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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