火电机组锅炉燃烧系统数据驱动建模与优化研究

"这篇硕士论文主要探讨了火电机组锅炉燃烧系统的建模与优化问题，作者潘锐在导师李平康的指导下，于2014年在北京交通大学完成了这项研究。论文涉及神经网络、动态系统和遗传算法等技术，旨在通过数据驱动的方法提升火电厂的运行效率和降低能耗，同时控制环境污染。研究中，作者选取了一台300MW的火电机组作为实际案例，详细阐述了数据采集、预处理和模型建立的过程，以及如何运用这些模型进行燃烧系统的优化。" 本文的研究背景是随着社会对节能减排的重视，火电厂必须在保障安全运行和满足负荷需求的同时，提高运行效率，减少燃煤消耗，并降低污染物排放。为了实现这一目标，论文主要关注了两个核心知识点： 1. 数据驱动的建模：作者使用神经网络作为建模工具，这是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，具有良好的非线性拟合能力和自学习能力。在火电机组锅炉燃烧系统中，神经网络能够处理复杂的关系和模式，以预测和理解系统的行为。数据采集和预处理是建模的前提，包括收集锅炉运行的各种参数，去除异常值和噪声，以及选择反映系统性能的关键指标。 2. 动态系统与优化：火电厂锅炉燃烧系统是一个复杂的动态系统，其性能受到众多变量的影响，如燃料类型、空气流量、炉膛温度等。通过动态建模，可以揭示这些变量之间的相互作用和系统响应的时间延迟。优化部分，论文可能应用了遗传算法，这是一种模拟自然选择和遗传机制的全局优化方法，能搜索到问题的近似最优解。这种算法适用于多目标、多约束条件下的优化问题，对于调整锅炉运行参数以达到高效、环保的目标尤为适用。 论文还提到了导师李平康教授的指导和同行同学的帮助，他们的支持和建议对研究工作至关重要。此外，作者也对所有在该领域做出贡献的研究者表示敬意。 这篇论文深入研究了火电机组锅炉燃烧系统的数学建模与优化策略，结合实际案例，展示了数据驱动方法在提升火电厂运行效率和环保性能上的潜力。这不仅对学术界有参考价值，也为工业实践提供了理论和技术支持。