电厂论文：设备运行优化数据挖掘遗传算法锅炉效率

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1、电厂论文：设备运行优化数据挖掘遗传算法锅炉效率【提示】本文仅提供摘要、关键词、篇名、目录等题录内容。为中国学术资源库知识代理，不涉版权。作者如有疑义，请联系版权单位或学校。【摘要】随着电力企业信息化水平的不断提高，与生产管理密切相关的厂级实时监控信息系统(SIS)、管理信息系统(MIS)在电厂管理中产生的海量实时数据信息和生产管理数据。本文利用数据挖掘技术支持向量机算法建立了锅炉燃烧优化模型，实现了对锅炉效率与氮氧化物排放量参数的预测。介绍了遗传算法的基本原理和操作，以所建立的锅炉燃烧特性模型为基础，采用遗传

2、算法，对锅炉燃烧运行工况实现寻优，获得燃烧优化调整方式。以某300MW机组实时数据为基础完成了系统设计与代码实现并进行了现场测试，在线计算结果为运行人员指导设备运行优化决策提供了真实准确的依据，为企业的安全生产提供了可靠的保障。【关键词】电厂；设备运行优化；数据挖掘；遗传算法；锅炉效率；【篇名】电厂设备运行优化中数据挖掘的应用【目录】电厂设备运行优化中数据挖掘的应用摘要4~5Abstract5第1章绪论8~141.1课题研究的科学意义和应用前景8-91.2国内外研究现状分析9-121.2.1数据挖掘技术现状9

3、-101.2.2数据挖掘在机组运行的应用现状10-111.2.3数据挖掘在电厂的数据2.1依托与优化目标11T21・3本文研究内容12-14第2章数据挖掘技术、支持向量机算法与遗传算法介绍14-22数据挖掘的概念142.2数据挖掘的功能14-162.3数据挖掘的过程16-172.4支持向量机及算法17-192.5遗传算法19-202.6遗传算法特点20-212.7本章小结21-22第3章锅炉燃烧优化技术锅炉效率计算实现22-313.1机组锅炉燃烧优化技术223.2机组锅炉燃烧优化方法选取22-233.3影响机

4、组锅炉燃烧的因素23-253.4锅炉效率计算公式25-273.4.1锅炉效率反平衡计算方法25-263.4.2锅炉效率反平衡计算方法转换式26-273.5支持向量机锅炉燃烧模型选取与实现27-303.5.1锅炉效率模型选取273.5.2锅炉效率模型代码实现27-303.6本章小结30-31第4章支持向量机与遗传算法相结合的锅炉燃烧优化模型31-374.1支持向量机锅炉燃烧优化模型31-324.2定值锅炉燃烧模型参数实验32-344.3通过遗传算法全局寻优锅炉燃烧模型参数实验34-36.4.4本章小结36-37

5、第5章系统设计及实现37-535.1项目方案37-385.1.1项目简介375.1.2系统设计37-385.2开发环境与实现技术38-395.2.1开发环境简介395.2.2数据库环境简介395.3系统功能设计39-435.3.1功能模块39-405.3.2系统数据优化计算流程405.3.3功能说明40-435.4数据库设计43-445.4.1定义435.4.2数据库表结构设计43-445.5系统详细设计部分代码44-525.5.1数据采集44-455.5.2系统优化过程45-475.5.3支持向量机模型类代

6、码（部分）47-525.6本章小结52-53第6章结论53-54参考文献54-57致谢57-58个人简历58【索购全文】Q联系Q：138113721Q联系Q:139938848付费即发