火电站燃煤智能决策与管理

**章 绪论 1.1 背景及意义 1.1.1 碳达峰、碳中和目标与燃煤电厂低碳发展路径 1.1.2 电力工业市场化改革要求发电企业降低运行成本 1.1.3 国民经济可持续发展战略对发电企业节约能源的要求 1.1.4 为了实现环境、资源、发展的和谐统一，要求发电企业降低污染 1.1.5 生产稳定性和锅炉运行安全性对电厂燃煤管理系统提出新的要求 1.2 燃煤智慧电厂的架构及特征 1.3 火电厂燃煤管理系统现状 1.4 内容提要 第二章 电厂燃煤优化系统基本问题描述 2.1 火电厂燃煤分类分仓问题描述 2.2 火电厂优化配煤问题描述 2.3 火电厂优化配煤模型 2.3.1 约束条件 2.3.2 数学模型 2.4 本章小结 第三章 燃煤分类技术 3.1 价值权衡的两两比较法 3.1.1 两两比较法确定比较矩阵 3.1.2 和积法计算权重系数 3.1.3 一致性检验 3.2 灰色综合聚类分析法 3.2.1 灰色聚类三角白化权函数确定 3.2.2 关于灰色综合聚类分析的一些概念 3.2.3 灰色综合聚类分析法基本步骤 3.3 实际案例分析 3.3.1 燃煤指标权重的确定 3.3.2 燃煤的分类 3.4 本章小结 第四章 电厂燃煤分仓储存的实现 4.1 专家系统概述 4.1.1 专家系统的组成 4.1.2 专家系统的基本特征 4.1.3 专家系统的知识表示 4.2 基于规则的专家系统 4.2.1 基于规则的专家系统的特点 4.2.2 基于规则的专家系统的工作模型和结构 4.3 实际案例分析 4.3.1 电厂分仓储煤专家系统的功能 4.3.2 电厂分仓储煤专家系统的实现方案 4.3.3 电厂分仓储煤规则 4.4 本章小结 第五章 煤质参数的预测 5.1 BP神经网络 5.1.1 BP同络算法描述 5.1.2 BP同络的主要能力 5.1.3 BP算法的不足 5.1.4 BP算法的改进 5.1.5 BP算法的计算步骤 5.1.6 BP网络参数的确定 5.2 加权平均法 5.3 实际案例分析 5.3.1 混煤热值预测 5.3.2 混煤挥发分预测 5.3.3 混煤硫分预测 5.3.4 混煤灰分预测 5.4 本章小结 第六章 配煤模型的求解 6.1 遗传算法综述 6.1.1 遗传算法的产生和发展 6.1.2 遗传算法的特点 6.1.3 遗传算法的基本原理 6.1.4 Pareto*优解的定义 6.2 遗传算法在实际配煤模型中的应用 6.2.1 电厂配煤问题的遗传算法模型 6.2.2 遗传算法的不足与改进 6.2.3 改进遗传算法的步骤 6.3 实际案例仿真 6.4 本章小结 第七章 总结与展望 7.1 总结 7.2 展望 参考文献 后记