神经网络技术在智慧炼厂节能方面的研究

摘要：

　　汽油加氢加热炉采用经典PID控制，未经过优化整定，炉热效率较低，回路不稳定。对加热炉控制系统进行神经网络建模，采集加热炉实时数据，通过神经网络深度学习，建立加热炉工艺模型，根据模型采用梯度下降全局搜索方式对加热炉PID控制参数进行优化整定，优化排烟温度和烟气氧含量控制，提升了加热炉热效率。对于常规PID控制系统的优化有借鉴意义。

关键词： 神经网络建模 加热炉热效率 PID优化整定

作者: 宋扬

作者单位: 中国石油大庆炼化分公司信息中心,黑龙江大庆230600

会议类型: 国内会议

会议名称: 自控中心站建站60周年学术交流会议

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 75-77

在线出版日期: 2021-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）