导读:本文包含了动力配煤论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:动力,算法,火力发电厂,神经网络,原理,向量,科学性。
动力配煤论文文献综述
刘艳军,孙柏青[1]（2019）在《遗传算法在动力配煤技术中的应用研究》一文中研究指出首先验证了线性加权方法预测混煤的煤质特性可行性,并利用该方法确定了混煤煤质特性,然后根据动力配煤数学模型的约束条件,选取混煤价格最低作为本文的目标函数,建立了动力配煤的数学模型。最后利用遗传算法对配煤模型进行求解,所得到的配煤价格低廉,配煤结构合理。(本文来源于《现代工业经济和信息化》期刊2019年04期）
桑武军[2]（2018）在《动力配煤原理在火力发电厂中的应用》一文中研究指出文章从我国以及国际上的动力煤炭发展历史,以及相关的研究现状做出了相应的探讨,并在此基础上分析了当前较为流行的动力配煤计算方法。(本文来源于《南方农机》期刊2018年12期）
王赫鸣[3]（2018）在《动力配煤系统的设计及应用研究》一文中研究指出煤炭不仅是我国的主要能源,同时也是十分重要的战略资源,电煤消费量是我国煤炭消费的主要力量。我国煤炭品种较多,品质层次不齐,质量很不稳定,不太适用于直接燃烧的要求,且杂质较多,会造成污染严重及效率低下。究其根本原因就是煤炭燃烧污染所致,当前,如何合理使用动力燃煤显得尤为重要。本文主要对济叁电厂动力配煤系统进行研究和设计,理论研究方面,针对配煤模型线性可加性、高阶性、非线性、不确定性等特点,深入研究煤质各指标对配煤模型影响程度,借鉴前人研究经验,基于支持向量机技术和遗传算法的特点、原理和实现方法,对动力配煤模型进行预测和实验结果对比,通过煤质灰熔融特性的实验研究证明,混合支持向量技术和遗传算法的智能优化算法,从整体上提高配煤模型的预测能力,为后续开发应用奠定软基础。应用研究方面,在电厂原输煤程控系统PLC或PLC+上位机的独立控制结构的基础上进行改造,采用新一代厂级自动化信息系统SIS接入输煤监控系统,实现电厂输煤设备仪表、配煤控制系统和生产管理系统等相关燃煤数据的采集,有效的解决不同设备、系统的通信问题,全面实现输煤系统信息化集成与管理,保障锅炉的安全经济运行,节能减排与低碳环保。(本文来源于《青岛大学》期刊2018-05-19）
赵俊梅,卢财,荣令坤[4]（2018）在《动力配煤技术的发展现状与运用》一文中研究指出动力配煤技术是一项符合我国国情的洁净煤技术,而且近十几年内动力配煤的研究在理论、方法、配煤技术等方面也取得了不小的进步,但是动力配煤技术的准确性与科学性依旧需要提高。首先对国内外动力配煤的发展情况进行了论述,其次论述了动力配煤技术在方法、理论等方面的优化,以及动力配煤技术的发展前景。(本文来源于《煤炭技术》期刊2018年03期）
杨浩楠[5]（2018）在《火电厂动力配煤优化系统研究》一文中研究指出现阶段,单一煤种的燃烧已经不是火电厂所应用的燃烧方式。如何在符合锅炉燃烧用煤煤质指标条件下,通过多种煤种掺配燃烧以达到降低火电厂燃料成本的目的是火电企业亟需解决的问题。动力配煤技术它利用各种煤在性质上的差异,通过对各煤中不同配比优化,最终使配出的动力用煤在综合性能上达到最优状态,以满足火电厂的燃烧指标。本文以某350MW燃煤机组入厂煤种化验数据与锅炉燃烧用煤煤质指标为研究对象,通过分析混煤与各单煤煤质指标函数关系建立了动力配煤优化数学模型。该数学优化模型符合该厂实际动力配煤优化要求。利用支持向量机算法分别建立四种煤掺配与五种煤掺配的动力配煤成本预测模型,作为优化模型主要目标函数。通过对预测结果分析表明,该模型能够精确预测两种方式掺配动力配煤成本,并且满足工程实际需求。将得到的两个预测模型与混沌粒子群算法耦合对建立的动力配煤数学模型分别进行优化计算,经优化计算后得到得到了8组四种煤掺配优化组合与12组五种煤掺配优化组合,所有优化组合混煤价格相对于劣质煤价格有所提高,相对于优质煤价格相对降低。最后,将优化算法编译成COM组件,利用混合编程方法开发了动力配煤优化系统软件,该软件可以适应不同的电脑运行环境,可以实现对入厂煤煤质信息的实时添加更新,并根据用户设定的约束条件在已有煤种数据的基础上得到当前工况下的优化配煤方案,为火电厂煤场提供方便的数字化管理。(本文来源于《华北电力大学》期刊2018-03-01）
王华[6]（2017）在《利用动力配煤数学模型配煤技术进展》一文中研究指出动力配煤是提高和改善动力煤质量、缓解炼焦煤资源匮乏问题的重要举措,是充分利用资源、符合我国国情的一种洁净煤技术。阐述了动力配煤的重要性,介绍了动力配煤的线性规划模型及动力配煤的非线性规划模型,介绍了动力配煤线性和非线性模型的实际应用效果。就利用动力配煤数学模型来进行动力配煤应用的优、缺点和适用范围进行了分析和论述。(本文来源于《山西化工》期刊2017年05期）
石广斌[7]（2017）在《浅析动力配煤原理在火力发电厂中的应用》一文中研究指出本文简述了动力配煤的原理和特点,分析了我国动力配煤的发展现状,研究了动力配煤原理在火力发电厂中的应用。(本文来源于《科技风》期刊2017年16期）
金林华[8]（2017）在《关于动力配煤原理在港口的实践》一文中研究指出简单介绍我国动力配煤的发展历程,结合配煤原理、煤种选择,以芜湖裕溪口港配煤为例,对其配煤过程管理及配煤效益进行了分析探讨,指出港口配煤过程中应注重配煤效率及配煤产品的均匀程度,以确保满足用户的指标需求。(本文来源于《煤质技术》期刊2017年S1期）
李吉朝[9]（2017）在《动力配煤决策支持系统的设计研究》一文中研究指出我国作为煤炭大国,环境污染的问题日益严重,动力配煤做为解决该问题的有效手段,受到广泛关注研究。所谓动力配煤,就是将多种存在差异的单煤混配掺烧,实现煤质互补,提高煤炭的利用率。电厂的合理用煤需求以及成本的不断提高的问题日渐突出,设计动力配煤决策支持系统,实现决策可视化,通过优化算法解决成本问题,合理配煤,成为重要途径。本文动力配煤决策支持系统的设计分为叁大部分,分别为数据库、模型库以及会话部件。数据库采用Sq1Server2008软件完成,根据电厂燃煤流程以及需求,设计相关数据表E-R图以及数据字典,并且对自动生成字段公式作出定义,数据关联更新采用C#语言编程。模型库采用matlab2014软件完成,模型的目标分为经济性以及环保性两种,约束条件分为线性以及非线性两类,共四种模型,优化算法可选择穷举法以及遗传算法两种,共八种选择,非线性模型的学习采用BP神经网络,对优化算法进行了仿真分析。会话部件采用Visual Stdio2010软件,分为信息管理以及配煤掺烧两大模块,信息管理实现查询、添加、编辑以及删除功能,配煤掺烧通过调用模型实现掺烧计算,其中后台语言为C#语言,前端语言为Html语言以及JavaScript语言,本系统采用Table控件布局,内嵌Iframe框架实现页面的部分跳转,设置宽高为百分比解决分辨率自适应的问题,实现了会话部件与数据库以及模型库的通信,并对调试结果作出展示。本文设计的动力配煤决策支持系统,能够有效的对燃煤数据进行管理,同时通过可视化的界面操作,实现配煤掺烧,为决策者提供支持。经济性模型更侧重成本,环保性模型更侧重节能减排,对于线性以及非线性模型而言,非线性模型更加精确,但是嵌入优化算法计算耗费时间较长,决策者依据当前需要进行选择。不仅提高了电厂的经济效益,节约成本,而且减少了电厂排放,保护环境,提高社会效益。(本文来源于《西安理工大学》期刊2017-06-30）
李吉朝,张海英,王惠琴[10]（2017）在《基于遗传算法的BP神经网络优化动力配煤模型的研究》一文中研究指出BP神经网络具有较强的学习能力,但在传统的研究中,隐含层节点、学习因子和动量因子往往采用试凑法得到相对较佳值,而试凑法在浪费较多时间的同时,可能得不到理想的BP神经网络输出,这对研究造成了一定的困难。文中采用智能算法来解决BP神经网络优化问题。遗传算法作为一种随机搜索算法,能够快速寻找到全局最优解,可以应用于本优化问题。因此,文章采用遗传算法优化BP神经网络上述参数,将改进后的BP神经网络运用于动力配煤非线性模型的研究。结果表明,采用遗传算法优化的BP神经网络具有较强的预测能力,对煤质的发热量预测误差优于线性平均模型误差,并且仿真表明动力配煤模型为近似线性的非线性模型,BP网络的输出值误差波动较小,结果理想。(本文来源于《微型机与应用》期刊2017年09期）
动力配煤论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
文章从我国以及国际上的动力煤炭发展历史,以及相关的研究现状做出了相应的探讨,并在此基础上分析了当前较为流行的动力配煤计算方法。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
动力配煤论文参考文献
[1].刘艳军,孙柏青.遗传算法在动力配煤技术中的应用研究[J].现代工业经济和信息化.2019
[2].桑武军.动力配煤原理在火力发电厂中的应用[J].南方农机.2018
[3].王赫鸣.动力配煤系统的设计及应用研究[D].青岛大学.2018
[4].赵俊梅,卢财,荣令坤.动力配煤技术的发展现状与运用[J].煤炭技术.2018
[5].杨浩楠.火电厂动力配煤优化系统研究[D].华北电力大学.2018
[6].王华.利用动力配煤数学模型配煤技术进展[J].山西化工.2017
[7].石广斌.浅析动力配煤原理在火力发电厂中的应用[J].科技风.2017
[8].金林华.关于动力配煤原理在港口的实践[J].煤质技术.2017
[9].李吉朝.动力配煤决策支持系统的设计研究[D].西安理工大学.2017
[10].李吉朝,张海英,王惠琴.基于遗传算法的BP神经网络优化动力配煤模型的研究[J].微型机与应用.2017
论文知识图
