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热电厂的短期热负荷预测在城市集中供暖中起着至关重要的作用,直接影响热电厂的经济效益和热能利用率。电厂的短期热负荷一般采用神经网络预测模型进行预测,而BP神经网络应用最为广泛。Elman神经网络算法在BP神经网络基础上加入了承接层,作为一步延时算子,实现记忆能力,使系统具备适应时变能力,增强系统全局稳定性。但Elman神经网络算法模型的构造依然需要大量样本的支撑,而且输入层的变量多,导致预测时间依然很长,收敛速度慢。该文在Elman神经网络预测前,进行了相关系数预处理和对样本中异常值的平均化预处理,通过数据归一化运算,使Elman神经网络输入层变量大幅减少。仿真实验表明,改进的Elman神经网络算法使预测模型快速寻优,减少预测时间的同时明显提高预测精度。 相似文献
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<正>World Cement(《世界水泥》)杂志介绍了俄罗斯Belgorodsskiy水泥厂使用垃圾和废轮胎作为替代燃料的情况。湿法回转窑的主要问题是料浆水分蒸发而使得烧成成本增加,降低了燃料效率。该厂使用废弃物和废轮胎之后降低了生产成本。垃圾等固体废弃物作为替代燃料(RDF),在燃烧前要进行预处理工作,除去有害物质并进行破碎。RDF用卡车运输到预储存装置内并经螺旋输送系统供给回转窑,回转窑采用可燃烧天然气及替代燃料的FLEXIFLAME燃烧 相似文献
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