MATLAB的BP神经网络电厂燃烧优化系统设计(2)

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2.4 锅炉燃烧系统 6

2.5 供煤系统 7

2.3 本章小结 8

3 电厂燃烧优化系统设计思路 9

3.1 工作原理 9

3.2 功能特点 12

4 回归曲线拟合 14

4.1 回归曲线拟合概述 14

4.1.1 回归曲线 14

4.1.2 回归曲线方程 15

4.2 数据处理 16

4.3 结果分析 16

4.4 本章小结 17

5 神经网络模型预测技术 18

5.1 神经网络概述 18

5.1.1 神经元模型的提出 18

5.1.2 人工神经网络工作原理 19

5.1.3 人工神经网络的特点 20

5.2 BP神经网络 20

5.2.1 BP神经网络原理 20

5.2.2 锅炉燃烧过程模型预测 21

5.2.3 结果分析对比 22

5.3 本章小结 25

6 结论 26

6.1 研究工作总结 26

6.2 今后研究的重点 26

6.3 展望 27

致谢 28

参考文献 29

1 绪论

1.1 课题背景及研究目的和意义

1.1.1 课题背景

中国作为人口大国，在用电领域也是全球电力用户数量庞大的国家。我国经济的飞速发展一方面改善了社会面貌、提高了人民的生活水平，同时伴随着工业的发展，能源消耗量也是快速的增大，带来众多环境污染烦恼也愈加麻烦。国家政策提出，在相应的时期，建立环境质量改善和污染物大体量上的双重体系，特别对某些工业生产厂商作出了更深层次的要求。论文网

我国设立了很多污染的处理指标，也相应的规定了处理污染物的期限，这些都是为了让工业企业在提高生产效率的同时，又环保节能发展低碳市场。国务院有关部门自2008年就已经作出声明，实施节能减排战略，发展低碳经济等。所以工业厂商和相关管理部门都引入并学习世界一流的生产管理技术。在现有的设备上进行升级改造，既能达到生产指标又能相应国家节能环保的政策，响应国家的政策，帮助建设环境良好型社会，达到环境和经济协调成长。

电厂燃烧设备包含几个系统的集成，其中主要是以锅炉设备为主，锅炉设备系统的成分包括几个输入输出的可控对象。随着工业控制系统的发展，比方DCS 系统还有在线数据库的记录等，控制能力层次极大进级，同时燃烧生产面临着革新优化。另一方面先进的监测系统的使用，大大提高了电厂对现场生产情况的实时了解，收集的数据也为设备调整提供了大量阐述参考，进一步提高了电厂燃烧优化的进行

电厂燃烧系统应用含有对有用数据的使用和处理，按照最普遍的最少有三类：其一类就是通过生产方式升级较普遍较常用，即为使用各种采集设备实时跟新收集锅炉燃烧时个个设备部分工作时的数据，通过对设备数据分析借由教授工作工人操作使用。其二类是利用炉子机器的革新换代，电厂进级生产设备、喷淋系统、一次风二次风阀门开度响应电厂生产优化的变化。其三类基以现有分布式控制系统设备使用，完成电厂生产升级是使用人工智能技术和世界领先技术处理采集数据设备采集来的数据。