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，但是其在生產過程中的排放物卻嚴重污染了環(huán)境，尤其是二氧化硫對大氣的污染，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，采用智能算法來實現脫硫系統(tǒng)的仿真和優(yōu)化比較方便，并且準確性高，還可以排除人為因素的影響。神

2、經網絡算法是模擬人腦的高復雜的神經元，并將神經元相互連接組建的網絡系統(tǒng)。其自學習能力和大規(guī)模并行處理能力在工程仿真中的應用相當普遍。遺傳算法的指導性搜索使得其在工程尋優(yōu)方面比較迅速并且準確性高，不易出現局部最優(yōu)的結果。
　　神經網絡主要采用梯度下降法來實現仿真過程中對權值和閾值的更改，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