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660MW机组监测与诊断技术的研究

作　者: 刘长东
导　师: 盛德仁；李蔚
学　校: 浙江大学
专　业: 热能工程
关键词: 监测与诊断技术 660MW机组预测量优化系统专家系统工具局部搜索能力运行状态基于Intranet 专家系统技术机组优化
分类号: TM76
类　型: 硕士论文
年　份: 2004年
下　载: 184次
引　用: 7次
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内容摘要

发电机组性能监测与优化系统对于发电企业节能降耗有重要意义。论文深入研究了神经网络技术、免疫算法和专家系统技术在该系统中的应用。全文共六章。第一章论述了课题研究的意义、国内外发展情况和研究思路。第二章研究基于人工神经网络技术的数据预测验证方法。提出对影响性能指标计算的测量值采用延时网络模型，相关量作为输入，被预测量作为输出，该模型鲁棒性强，但计算量较大。对用于系统监测的测量值采用回归网络模型，被预测量的历史值作为输入，被预测量作为输出，该模型简单且计算量小。采用多点均值法进行在线样本数据的选择，训练方法根据预测模型确定。第三章提出用免疫算法和禁忌搜索算法解决机组优化组合问题。在详细阐述免疫算法和禁忌搜索算法原理的基础上，提出用运行状态持续时间进行抗体编码；用单时段最优组合中运行状态有变化的机组所有组合作为搜索范围；用递归微增率法进行机组间的负荷分配。在免疫算法中引入禁忌搜索算法，提高了免疫算法的局部搜索能力，增强了其收敛性。第四章对应用CLIPS专家系统工具开发凝汽器故障诊断专家系统进行了深入探讨。针对对分式凝汽器对故障集和故障征兆集进行了总结和细化，给出征兆的隶属函数和适用于模糊推理的产生式推理规则，开发了基于CLIPS的诊断知识库，并用VC++开发了Windows平台下的专家系统动态链接库。第五章结合沙角某电厂的优化系统，探讨了基于Intranet性能优化系统的构建与开发，提出采用简单ActiveX控件加复杂小程序的方式可以解决复杂控件受客户端影响易出错误的问题。最后一章对本文的研究内容做了总结，并且对进一步的研究工作进行展望。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-6
第一章绪论  6-12
  第一节课题的意义  6-8
  第二节国内外发展情况  8-10
  第三节课题的研究思路  10-12
第二章基于人工神经网络的数据预测验证技术研究  12-26
  第一节神经网络的基本理论  12-16
  第二节基于神经网络的数据预测验证模型  16-23
  第三节基于人工神经网络的数据预测验证的实现  23-26
第三章机组负荷优化分配的研究  26-42
  第一节机组组合优化问题的数学描述  26-28
  第二节优化算法介绍  28-34
  第三节优化算法在机组优化组合问题中的应用  34-42
第四章凝汽器系统故障诊断专家系统研究  42-67
  第一节引言  42-43
  第二节凝汽器系统的故障及其征兆  43-47
  第三节基于Matlab神经网络工具箱的凝汽器故障诊断  47-50
  第四节应用CLIPS开发专家系统  50-67
第五章优化系统的设计与实现  67-73
  第一节系统的设计  67-69
  第二节系统的具体实现  69-73
第六章结论与展望  73-75
参考文献  75-79
攻读硕士学位期间发表的论文  79
攻读硕士学位期间参与的科研项目  79-80
致谢  80

660MW机组监测与诊断技术的研究

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