基于智能技术的温度测量系统的设计

钢水温度是炼钢过程的重要控制指标。目前由于钢水温度过高和钢液、钢渣对测温枪的腐蚀,现有的测量温度的方法无法得到钢水温度的连续变化的信息。针对这种情况,介绍了基于智能技术的钢水温度的软测量方法。应用人工神经元网络BP算法对钢水温度进行初步预报,再根据专家系统知识对一些特殊的情况进行修正,从而获得良好的效果。运行结果表明:采用该测量方法,钢水温度预报的适应性和准确性都得到了显著提高,并且该方法在安全性、操作控制及经济效益等方面具有很大的优越性,具有广阔的发展前景。

基于智能技术的配电网线损与降损对策分析

阐述采用BP神经网络进行配电网线损计算模型的构建,并进行实例验证。提出配电网管理和技术方面的降损对策,包括强化电网无功控制、加强配电变压器三相不平衡治理、加强线路损失管理、合理选择导线截面积、实现节能运行。