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电厂动力配煤煤质预测模型与优化模型研究

作　者: 刘艳军
导　师: 周孑民
学　校: 中南大学
专　业: 热能工程
关键词: 动力配煤非线性 Elman神经网络模拟退火算法
分类号: TM743
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

我国煤炭资源区域分布与主要消费地不均衡的矛盾十分突出。湖南电力企业每年消耗大量煤炭,但是本省缺少煤炭资源,尤其是优质煤炭资源。动力配煤具有提高煤炭燃烧效率、减少污染物排放、充分利用劣质煤种等优点,是解决这一矛盾的最有效的方法之一。近年来,如何利用智能技术解决动力配煤存在的问题,是国内研究的热点之一。本文将Elman神经网络应用于动力配煤的煤质预测研究,利用模拟退火法优化配煤方案,具体研究内容如下。根据单煤和混煤的工业分析、元素分析结果,利用t分布方法,验证了单煤煤质与混煤煤质之间的非线性关系。建立了Elman煤质特性预测模型,利用该网络预测了混煤水分、灰分、挥发分、发热量和着火温度；针对不同元素建立了不同Elman神经网络预测模型,并预测了混煤的各元素含量,预测结果误差较小。利用相关性分析法检验了预测结果与实测结果间的相关性,相关系数在0.95以上,表明预测值与实测值之间具有良好相关性；利用误差置信区间分析法检验了预测结果,结果表明Elman神经网络预测结果具有良好可靠性和可信度。以锅炉对燃料的要求为约束条件,以混煤价格为目标函数,建立了动力配煤优化模型；引入模拟退火法对配煤优化模型进行求解,其中模型中煤质特性采用Elman神经网络预测值；将该算法所求结果与利用穷举法所求的最优结果进行比较,结果表明模拟退火算法求解结果与最优结果相差较小,算法效率比穷举法高8倍左右。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-7
符号说明  7-10
第一章绪论  10-18
  1.1 国内及湖南省煤炭资源现状  10-11
    1.1.1 我国煤炭资源现状  10-11
    1.1.2 湖南省煤炭资源现状  11
  1.2 电厂用煤现状及影响  11-12
    1.2.1 电厂用煤现状  11-12
    1.2.2 电厂燃用非设计煤种的影响  12
  1.3 动力配煤优点及国内外发展现状  12-15
    1.3.1 动力配煤的优点  12-13
    1.3.2 国内动力配煤发展现状  13-14
      1.3.2.1 动力配煤概念的提出  13
      1.3.2.2 国内动力配煤研究现状  13-14
    1.3.3 国外动力配煤发展现状  14-15
  1.4 智能优化技术简介  15-16
  1.5 主要研究内容  16-18
第二章煤种煤质特性分析及热重分析实验  18-28
  2.1 单煤煤质特性分析  18-21
    2.1.1 单煤工业分析及发热量  18-19
    2.1.2 单煤元素分析  19-20
    2.1.3 配煤混煤方案  20-21
  2.2 配煤煤质特性的非线性验证  21-24
  2.3 混煤热重分析实验  24-27
    2.3.1 热分析  24-25
    2.3.2 热重分析仪简介  25
    2.3.3 混煤热重实验  25-26
    2.3.4 实验结果及分析  26-27
  2.4 本章小结  27-28
第三章 Elman神经网络在动力配煤煤质特性预测中的应用研究  28-50
  3.1 Elman神经网络基本原理  28-30
    3.1.1 人工神经网络概述  28-29
    3.1.2 Elman神经网络基本原理  29-30
  3.2 Elman神经网络预测模型的建模过程  30-41
    3.2.1 Elman神经网络输入与输出  30-31
    3.2.2 Elman神经网络样本的前处理  31-35
    3.2.3 Elman神经网络各层神经元传递函数的确定  35-36
    3.2.4 Elman神经网络算法的选择  36-39
    3.2.5 Elman神经网络隐含层节点数的确定  39-40
    3.2.6 Elman神经网络学习速率的选择  40-41
  3.3 Elman神经网络的在动力配煤煤质特性预测中的应用  41-45
    3.3.1 Elman神经网络在动力配煤工业成分预测中的应用  41-42
    3.3.2 Elman神经网络在动力配煤着火温度和发热量预测中的应用  42
    3.3.3 Elman神经网络在动力配煤元素分析中的应用  42-45
  3.4 Elman神经网络预测结果分析  45-49
    3.4.1 预测结果的相关性分析  45-47
    3.4.2 预测模型结果的误差置信区间分析  47-49
  3.5 本章小结  49-50
第四章模拟退火法在动力配煤优化模型中的应用研究  50-65
  4.1 动力配煤优化模型的建立  50-52
    4.1.1 确定约束条件  50
    4.1.2 建立数学模型  50-52
  4.2 模拟退火法原理及其收敛性  52-55
    4.2.1 模拟退火法原理  52-53
      4.2.1.1 物理退火过程  52
      4.2.1.2 Metropolis准则  52-53
      4.2.1.3 组合优化问题与物理退火的相似性  53
    4.2.2 模拟退火法结构流程及收敛性  53-55
  4.3 模拟退火法在动力配煤模型中的应用  55-61
    4.3.1 模拟退火模型的建立  55-57
      4.3.1.1 配煤方案的数学表示  55
      4.3.1.2 邻域的确定  55-56
      4.3.1.3 状态接受函数  56
      4.3.1.4 内循环终止条件  56
      4.3.1.5 温度衰减函数的确定  56-57
      4.3.1.6 算法终止准则  57
    4.3.2 冷却进度表参数的优化选取  57-61
      4.3.2.1 初始温度t_0的优化选取  57-59
      4.3.2.2 降温系数的优化选取  59-61
      4.3.2.3 马尔克夫链长度的选取  61
  4.3 模拟退火法寻优结果及评价  61-64
    4.3.1 模拟退火法寻优结果  61-62
    4.3.2 穷举法寻优结果  62-63
    4.3.3 模拟退火法寻优结果评价  63-64
  4.4 本章小结  64-65
第五章结论与建议  65-67
  5.1 结论  65-66
  5.2 建议  66-67
参考文献  67-70
致谢  70-71
攻读硕士学位期间主要研究成果  71

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