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基于神经网络预测控制的电厂加药系统研究的中期报告
尊敬的评委老师们，大家好。我是XXX，今天为大家呈现的是基于神经网络预测控制的电厂加药系统研究的中期报告。
一、研究背景和意义
电厂加药系统是电力工业中极为重要的辅助设备之一，它用于给锅炉提供足够的化学药剂供应，保持水质清洁，防止水垢与腐蚀。因此，对于电厂加药系统的控制和优化非常的重要。传统的PID控制方法在对这种非线性系统进行控制时，会出现控制精度较差的问题，难以满足系统的优化要求，因此需要采用更为高效的控制方法。
神经网络是模拟人类神经系统工作原理的一种计算模型，以其优良的非线性逼近能力和强大的学习能力，在控制领域中得到了广泛的应用。因此，基于神经网络的预测控制法在电力工业中也有着良好的应用前景，并为我们提供了运用此方法来进行电厂加药系统的控制和优化的思路和解决方案。
二、研究内容和进度
本次研究主要分为以下两个阶段进行：
第一阶段：建立神经网络预测模型
在此阶段，我们通过对电厂加药系统进行数据采集和特征分析，建立起了基于神经网络的预测模型，并使用该模型对电厂加药系统进行了预测实验。具体步骤如下：
1.对电厂加药系统进行数据采集；
2.对采集的数据进行特征分析，筛选出影响加药系统的主要因素；
3.根据筛选出的主要因素建立神经网络预测模型；
4.利用历史数据对模型进行训练和参数调整；
5.利用已训练好的模型对加药系统进行预测实验。
第二阶段：基于神经网络的预测控制方法优化
在第一阶段的基础上，我们将以神经网络预测模型为基础，结合预测控制方法，对电厂加药系统进行优化控制。具体步骤如下：
1.运用预测模型对系统未来的变化趋势进行精确预测；
2.根据预测结果进行控制参数的调整，提高控制精度；
3.根据实时反馈信息对模型进行再次学习和调整，实现控制与优化的循环迭代。
当前，我们已完成了第一阶段的主要工作，包括数据采集、特征分析和神经网络模型的建立。目前正在进行模型的训练和调参工作，预计在一个月内完成第一阶段的所有工作，并开始进入第二阶段的研究。
三、研究创新点和应用价值
本次研究提出了一种基于神经网络预测控制的电厂加药系统优化方法，具有以下创新点和应用价值：
1.基于神经网络的预测模型，准确预测加药系统变化趋势，提高控制精度；
2.运用预测控制方法，并结合实时反馈信息，实现控制与优化的循环迭代；
3.提高电量利用率和降低化学药剂的使用量，降低运行成本、减少对环境的影响；
4.对电力工业的智能化和自动化发展具有重要意义，有着广泛的实际应用前景。
四、结论和展望
当前，我们已完成电厂加药系统的数据采集、特征分析和神经网络模型的建立，在模型训练和参数调整方面仍需进一步的工作。在未来的研究中，我们将进一步结合加药系统的特点和实际情况，全面优化预测控制算法，并进行实际应用和验证。最终，我们将实现对电厂加药系统的智能管理和优化控制，推动电力工业向智能化、自动化的方向发展。