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基于超限学习机与涡流搜索算法的锅炉燃烧优化策略
被引量：
3
1
作者
侯荣利
《冶金能源》
2021年第5期60-64,共5页
设计一种基于超限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)算法的涡流搜索控制策略,调用锅炉燃烧控制物联网探头系统中的12个高清红外单通道探头数据,实现对每秒597.1968MB大宗数据的深度卷积超限学习挖掘,对锅炉中的涡流状态给出[0,1]区...
设计一种基于超限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)算法的涡流搜索控制策略,调用锅炉燃烧控制物联网探头系统中的12个高清红外单通道探头数据,实现对每秒597.1968MB大宗数据的深度卷积超限学习挖掘,对锅炉中的涡流状态给出[0,1]区间上的评价值。通过将该系统投并到锅炉控制系统中,将该系统反馈值控制到0.200以下作为控制目标之一,使锅炉总功率较投并前提升1.73%,平均煤耗节约1.66%。
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关键词
超限学习机
锅炉涡流
燃烧控制
节煤
算法革新
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职称材料
题名
基于超限学习机与涡流搜索算法的锅炉燃烧优化策略
被引量：
3
1
作者
侯荣利
机构
国家能源集团山西鲁能河曲发电有限公司
出处
《冶金能源》
2021年第5期60-64,共5页
文摘
设计一种基于超限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)算法的涡流搜索控制策略,调用锅炉燃烧控制物联网探头系统中的12个高清红外单通道探头数据,实现对每秒597.1968MB大宗数据的深度卷积超限学习挖掘,对锅炉中的涡流状态给出[0,1]区间上的评价值。通过将该系统投并到锅炉控制系统中,将该系统反馈值控制到0.200以下作为控制目标之一,使锅炉总功率较投并前提升1.73%,平均煤耗节约1.66%。
关键词
超限学习机
锅炉涡流
燃烧控制
节煤
算法革新
Keywords
extreme learning machine
boiler eddy current
combustion control
coal saving
algorithm innovation
分类号
TK2 [动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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作者
出处
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被引量
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1
基于超限学习机与涡流搜索算法的锅炉燃烧优化策略
侯荣利
《冶金能源》
2021
3
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