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火電站燃煤智能決策與管理 版權信息
- ISBN：9787567034525
- 條形碼：9787567034525 ; 978-7-5670-3452-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
火電站燃煤智能決策與管理 內容簡介
本書基于計算流體力學（CFD）與計算結構動力學（CSD）方法，對圓柱體的渦激振動響應進行數值模擬，研究不同工況下柱體受力系數、振動幅值以及尾流漩渦脫落模式等變化規律，探索海洋立管的渦激振動機理；進一步研究帶抑振裝置圓柱體的渦激振動及抑振效果；在此基礎上，對多個圓柱體渦激振動的干涉問題進行了數值模擬研究。
火電站燃煤智能決策與管理 目錄
**章 緒論
1.1 背景及意義
1.1.1 碳達峰、碳中和目標與燃煤電廠低碳發展路徑
1.1.2 電力工業市場化改革要求發電企業降低運行成本
1.1.3 國民經濟可持續發展戰略對發電企業節約能源的要求
1.1.4 為了實現環境、資源、發展的和諧統一，要求發電企業降低污染
1.1.5 生產穩定性和鍋爐運行安全性對電廠燃煤管理系統提出新的要求
1.2 燃煤智慧電廠的架構及特征
1.3 火電廠燃煤管理系統現狀
1.4 內容提要
第二章 電廠燃煤優化系統基本問題描述
2.1 火電廠燃煤分類分倉問題描述
2.2 火電廠優化配煤問題描述
2.3 火電廠優化配煤模型
2.3.1 約束條件
2.3.2 數學模型
2.4 本章小結
第三章 燃煤分類技術
3.1 價值權衡的兩兩比較法
3.1.1 兩兩比較法確定比較矩陣
3.1.2 和積法計算權重系數
3.1.3 一致性檢驗
3.2 灰色綜合聚類分析法
3.2.1 灰色聚類三角白化權函數確定
3.2.2 關于灰色綜合聚類分析的一些概念
3.2.3 灰色綜合聚類分析法基本步驟
3.3 實際案例分析
3.3.1 燃煤指標權重的確定
3.3.2 燃煤的分類
3.4 本章小結
第四章 電廠燃煤分倉儲存的實現
4.1 專家系統概述
4.1.1 專家系統的組成
4.1.2 專家系統的基本特征
4.1.3 專家系統的知識表示
4.2 基于規則的專家系統
4.2.1 基于規則的專家系統的特點
4.2.2 基于規則的專家系統的工作模型和結構
4.3 實際案例分析
4.3.1 電廠分倉儲煤專家系統的功能
4.3.2 電廠分倉儲煤專家系統的實現方案
4.3.3 電廠分倉儲煤規則
4.4 本章小結
第五章 煤質參數的預測
5.1 BP神經網絡
5.1.1 BP同絡算法描述
5.1.2 BP同絡的主要能力
5.1.3 BP算法的不足
5.1.4 BP算法的改進
5.1.5 BP算法的計算步驟
5.1.6 BP網絡參數的確定
5.2 加權平均法
5.3 實際案例分析
5.3.1 混煤熱值預測
5.3.2 混煤揮發分預測
5.3.3 混煤硫分預測
5.3.4 混煤灰分預測
5.4 本章小結
第六章 配煤模型的求解
6.1 遺傳算法綜述
6.1.1 遺傳算法的產生和發展
6.1.2 遺傳算法的特點
6.1.3 遺傳算法的基本原理
6.1.4 Pareto*優解的定義
6.2 遺傳算法在實際配煤模型中的應用
6.2.1 電廠配煤問題的遺傳算法模型
6.2.2 遺傳算法的不足與改進
6.2.3 改進遺傳算法的步驟
6.3 實際案例仿真
6.4 本章小結
第七章 總結與展望
7.1 總結
7.2 展望
參考文獻
后記
展開全部
火電站燃煤智能決策與管理 作者簡介
馬增輝，男，1977年12月生，博士，高級工程師，畢業于華北電力大學控制與計算機工程學院，曾供職于中國國電集團北京國電龍源環保工程有限公司，現為海南熱帶海洋學院海洋信息工程學院、海南熱帶海洋學院崖州灣創新研究院碩士研究生導師。
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