基于混合智能算法的CFB-FGD脫硫系統(tǒng)建模與優(yōu)化研究.pdf

1、目前我國電力行業(yè)依然以火力發(fā)電為主，但是其在生產(chǎn)過程中的排放物卻嚴(yán)重污染了環(huán)境，尤其是二氧化硫?qū)Υ髿獾奈廴?，所以控制火電行業(yè)二氧化硫的排放量是我國目前治理環(huán)境污染的一項重要工作。而在生產(chǎn)過程中，影響二氧化硫排放的因素很多，如何對這些因素進行正確合理的分析以便從中找到有價值的信息是目前研究的重點和難點。
　　通過對脫硫系統(tǒng)的分析和研究，可發(fā)現(xiàn)，采用智能算法來實現(xiàn)脫硫系統(tǒng)的仿真和優(yōu)化比較方便，并且準(zhǔn)確性高，還可以排除人為因素的影響。神

2、經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是模擬人腦的高復(fù)雜的神經(jīng)元，并將神經(jīng)元相互連接組建的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。其自學(xué)習(xí)能力和大規(guī)模并行處理能力在工程仿真中的應(yīng)用相當(dāng)普遍。遺傳算法的指導(dǎo)性搜索使得其在工程尋優(yōu)方面比較迅速并且準(zhǔn)確性高，不易出現(xiàn)局部最優(yōu)的結(jié)果。
　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要采用梯度下降法來實現(xiàn)仿真過程中對權(quán)值和閾值的更改，梯度下降法有很多種，其中，動量梯度下降法是在梯度下降法的基礎(chǔ)上增加一個動量來控制下降的速度和方向，共軛梯度下降法是增加一個共軛方向，使得在下降過程中