基于貝葉斯網(wǎng)絡和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的鍋爐燃燒過程建模研究.pdf

1、隨著計算機的迅猛發(fā)展，數(shù)字化技術(shù)在電力系統(tǒng)中廣泛應用，如何對數(shù)據(jù)與信息進行快速、有效地分析、加工、提煉以獲取對人類有用知識變得越來越重要，電力市場的在不斷地深入改革中，各電廠都在努力提高發(fā)電效率，降低發(fā)電成本，減少排放對環(huán)境的污染。本文就是基于電廠中鍋爐燃燒運行過程問題，針對鍋爐燃燒系統(tǒng)網(wǎng)絡建模方法進行分析與研究。
　　 對于獲取數(shù)據(jù)比較困難的小樣本挖掘，貝葉斯網(wǎng)絡具有強大的不確定性問題處理能力，能將先驗知識與樣本信息相結(jié)合，運

2、用與概率論表示相結(jié)合的數(shù)學模型，其理論基礎堅實、知識結(jié)構(gòu)的表述方式自然、推理能力強大，選用貝葉斯網(wǎng)絡對鍋爐燃燒系統(tǒng)的燃燒效率進行實驗建模。
　　 而對于在電站運行過程中產(chǎn)生的海量的數(shù)據(jù)信息，用傳統(tǒng)的經(jīng)典徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡，和基于徑向基函數(shù)網(wǎng)絡的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，分別介紹了兩種網(wǎng)絡的工作原理、學習算法、網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)、建模分析，并討論兩種網(wǎng)絡對噪聲的適應性分析。仍以電站鍋爐燃燒系統(tǒng)為實例，針對電站運行中，分散控制系統(tǒng)DCS和監(jiān)控信息系統(tǒng)