基于神经网络与模糊C均值聚类的锅炉及其辅助系统能效诊断

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目前,电厂安装的在线监测与诊断系统,主要实现了实时显示重要参数、在线计算锅炉效率,供电煤耗率等经济性指标的功能。针对不同的指标,系统普遍采用不同的基准值确定方法以及能损分析方法,来计算运行参数偏离基准值引起的能量损失。这使系统变得复杂,且在能效指标异常的情况下,缺乏对异常指标的实时诊断功能。针对以上问题,本文对锅炉及其辅助系统能效诊断方法进行了研究。首先,针对能效指标影响因素复杂且耦合性强的特点,建立了能效指标与影响参数的网络模型,并利用正交试验法对模型参数进行了优化,试验结果表明能有效提高网络的性
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