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J-GLOBAL ID：201702225237106706   整理番号：17A1651811

火力発電プラントのボイラドラムのモデル化と予測【Powered by NICT】

Modeling and prediction of boiler drum in a thermal power plant

著者 (3件)： Selvi B. S. Thamarai (Department of Instrumentation Engineering, Madras Institute of Technology Campus, Anna University, Chennai-44. India) ,  Kalpana D. (Department of Instrumentation Engineering, Madras Institute of Technology Campus, Anna University, Chennai-44. India) ,  Thyagarajan T. (Department of Instrumentation Engineering, Madras Institute of Technology Campus, Anna University, Chennai-44. India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： TIMA  ページ： 1-6  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ボイラドラムはその相変化と逆応答挙動による非線形複雑な工業装置である。工業プロセスの重要な制御パラメータの一つは,ドラムレベル,負荷と給水間接的に主に反映されている。結果として,データ駆動型アプローチを用いたボイラドラムのモデリングを必要とする火力発電所のボイラ缶レベルの予測は本研究で選択した。ボイラドラム中の水のレベルを予測するために,人工ニューラルネットワーク(ANN)モデルを開発するために発見的方法を提案した。実験データは運転発電所(210MW火力発電所拡張1,NLCインド,Neyveli)から得た。プラントから得たデータを用いて,静的および動的神経回路網モデルを用いたドラムレベルを予測した。静的モデルはフィードフォワードアーキテクチャを用いて開発し,動的モデルはNARXニューラルネットワークを用いて開発した。静的モデルと動的モデルの結果を比較し,提示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 給水 ,  発見的方法 ,  ダイナミックモデル ,  相転移 ,  *モデリング ,  ニューラルネットワーク ,  *プラント ,  *ボイラ ,  インド ,  発電所
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,  データ駆動 ,  制御パラメータ ,  *ボイラ胴 ,  *火力発電所 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (4件)： 火力発電プラント ,  ボイラドラム ,  モデル化 ,  予測