1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Luận văn Ứng dụng kỹ thuật máy học trong tối Ưu hóa hiệu suất lò hơi nhiệt Điện

75 1 0
Tài liệu đã được kiểm tra trùng lặp

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Tiêu đề Ứng dụng kỹ thuật máy học trong tối ưu hóa hiệu suất lò hơi nhiệt điện
Tác giả Trịnh Văn Cảnh
Người hướng dẫn TS. Phạm Quang Đăng
Trường học Trường Đại Học Bách Khoa Hà Nội
Chuyên ngành Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa
Thể loại Luận văn
Năm xuất bản 2020
Thành phố Hà Nội
Định dạng
Số trang 75
Dung lượng 657,54 KB

Các công cụ chuyển đổi và chỉnh sửa cho tài liệu này

Cấu trúc

  • 1. Lý do lựa chọn để tải..................... sọ eeereerrrirrrtrrrrrree eT 2. Tinh hinh nghién ctu trong vả ngoài nước (23)
  • 3. Mục tiêu, phạm vi nghiên cứn...................soceiierre 3 4. Tớm tắt nội dung luận văn.................... on nu seo 3 CHƯƠNG 1: LÒ HƠI TRƠNG NIIÁ MAY NIDET DIEN 4 1.1. Tổng quan về nhà máy nhiệt điện. - 4 1.1.1. Giới thiệu chung 4 1.1.2. Chu trình thiệt của nhà máy nhiệt điện ngưng hơi đối than 4 1.2. Lé hoi nhiệt điện 7 1. Hệ thống điều khiến lò hơi 9 1.1. Nhiệm vụ điều khiến 9 (23)
    • 1.3.2 Điều khiển quá trình chảy trong lò hơi - 11 CHƯƠNG 2: NÂNG CAO HIỆU SUÁT LÒ HƠI NHIỆT ĐIỆN 17 2.1, Vân để nâng cao liệu suất lò hơi.............. àseeeeeresireeero TĨ 3.1.1. Các loại tốn thất của lò hơi............... wl? 2.1.3. Các giải pháp nâng cao hiệu quả kinh tế vận hành lò hơi (23)
    • 3.2. Điều khiển quá trình nâng cao và tối ưu hóa thời gian thực. 3.3.1. Phân cắp chức năng điều khiển quá trình. 2.2.2. Digu khién du bao (Model Predictive Control - MPC), 2.2.3, Téi uu hée thai gian thuc (Real-time Optimization - RTO) (23)
  • CHUONG 3: THUAT TOAN SUPPORT VECTOR REGRESSION (0)
    • 3.1. Mô hinh hóa đổi tượng dựa trên đữ liệu (0)
    • 3.2. Phuong phap Support. Vector Regression 32 (23)
  • CHUONG 4: THUẬT TOÁN TỎI ƯU HÓA BAY KIEN 7 - 3? 4.1. Từ kiến thực dến kiến nhân lạo 37 4.1.1. Kiến thực... Kiến nhân tạ - 4.2. Thuật toán tối ưu hóa bẩy kiến trên miễn liên tục (ACO) - CHƯƠONG 5: 'TỒI ƯU HÓA. THỜI GIAN 'THỰC HIỆU SUẤT LÒ HƠI (23)

Nội dung

TRUONG DAI HOC BACH KHOA HA NOI LUẬN VĂN THẠC SĨ Ứng dụng kỹ thuật máy học trong tối ưu hóa hiệu suất lò hơi nhiệt điện TRỊNH VĂN CẢNH Canh T 190096@sis.hust.edu vn Ngành Kỹ thuậ

Lý do lựa chọn để tải sọ eeereerrrirrrtrrrrrree eT 2 Tinh hinh nghién ctu trong vả ngoài nước

2 Tinh hinh nghién ctu trong vả ngoài nước 2

Mục tiêu, phạm vi nghiên cứn soceiierre 3 4 Tớm tắt nội dung luận văn on nu seo 3 CHƯƠNG 1: LÒ HƠI TRƠNG NIIÁ MAY NIDET DIEN 4 1.1 Tổng quan về nhà máy nhiệt điện - 4 1.1.1 Giới thiệu chung 4 1.1.2 Chu trình thiệt của nhà máy nhiệt điện ngưng hơi đối than 4 1.2 Lé hoi nhiệt điện 7 1 Hệ thống điều khiến lò hơi 9 1.1 Nhiệm vụ điều khiến 9

Điều khiển quá trình nâng cao và tối ưu hóa thời gian thực 3.3.1 Phân cắp chức năng điều khiển quá trình 2.2.2 Digu khién du bao (Model Predictive Control - MPC), 2.2.3, Téi uu hée thai gian thuc (Real-time Optimization - RTO)

3.3.1 Phân cắp chức năng điều khiển quá trình

2.2.2 Digu khién du bao (Model Predictive Control - MPC),

2.2.3, Téi uu hée thai gian thuc (Real-time Optimization - RTO) 29 CHUONG 3: THUAT TOAN SUPPORT VECTOR REGRESSION 31

3.1 Mô hinh hóa đổi tượng dựa trên đữ liệu - - 31

3.2 Phuong phap Support Vector Regression 32

CHUONG 4: THUẬT TOÁN TỎI ƯU HÓA BAY KIEN 7 - 3?

4.1 Từ kiến thực dến kiến nhân lạo 37

4.2 Thuật toán tối ưu hóa bẩy kiến trên miễn liên tục (ACO) -

CHƯƠONG 5: 'TỒI ƯU HÓA THỜI GIAN 'THỰC HIỆU SUẤT LÒ HƠI 44

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHU VIET TAT - ii

DANH MỤC BẰNG BIÊU - iv

DANH MUC HINH VE, DO THI

1 Lý do lựa chọn để tải sọ eeereerrrirrrtrrrrrree eT

2 Tinh hinh nghién ctu trong vả ngoài nước 2

3 Mục tiêu, phạm vi nghiên cứn soceiierre 3

4 Tớm tắt nội dung luận văn on nu seo 3

CHƯƠNG 1: LÒ HƠI TRƠNG NIIÁ MAY NIDET DIEN 4

1.1 Tổng quan về nhà máy nhiệt điện - 4

1.1.2 Chu trình thiệt của nhà máy nhiệt điện ngưng hơi đối than 4

1.3 Hệ thống điều khiến lò hơi 9

1.3.2 Điều khiển quá trình chảy trong lò hơi - 11 CHƯƠNG 2: NÂNG CAO HIỆU SUÁT LÒ HƠI NHIỆT ĐIỆN 17 2.1, Vân để nâng cao liệu suất lò hơi àseeeeeresireeero TĨ 3.1.1 Các loại tốn thất của lò hơi wl? 2.1.3 Các giải pháp nâng cao hiệu quả kinh tế vận hành lò hơi 21

3.2 Điều khiển quá trình nâng cao và tối ưu hóa thời gian thực

3.3.1 Phân cắp chức năng điều khiển quá trình

2.2.2 Digu khién du bao (Model Predictive Control - MPC),

2.2.3, Téi uu hée thai gian thuc (Real-time Optimization - RTO) 29 CHUONG 3: THUAT TOAN SUPPORT VECTOR REGRESSION 31

3.1 Mô hinh hóa đổi tượng dựa trên đữ liệu - - 31

3.2 Phuong phap Support Vector Regression 32

CHUONG 4: THUẬT TOÁN TỎI ƯU HÓA BAY KIEN 7 - 3?

4.1 Từ kiến thực dến kiến nhân lạo 37

4.2 Thuật toán tối ưu hóa bẩy kiến trên miễn liên tục (ACO) -

CHƯƠONG 5: 'TỒI ƯU HÓA THỜI GIAN 'THỰC HIỆU SUẤT LÒ HƠI 44

Tác giả xin chân thành cảm ơn tiến sĩ Phạm Quang Dăng đã hướng dẫn và hỗ trợ trong quá trình hoàn thành luận văn thạc sĩ Đồng thời, tác giả cũng gửi lời cảm ơn đến nghiên cứu sinh Phạm Thị Lý vì đã cung cấp bộ dữ liệu về hoạt động của lò hơi tại nhà máy nhiệt điện Lái Phong.

Cuối cùng, tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến tất cả các thầy cô đã tham gia giảng dạy khóa cao học 2019A, cùng với các cán bộ nghiên cứu tại Viện Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa, Trường Đại học Bách Khoa 114 Nội Sự hỗ trợ và chia sẻ kiến thức quý báu của các thầy cô đã giúp tôi tích lũy nhiều kinh nghiệm quý giá, phục vụ cho công tác nghiên cứu hiện tại và trong tương lai trong lĩnh vực Điều khiển và Tự động hóa.

Xin chân thành căm ơn!

Tóm tắt nội dung luận văn

Dé tai: Ung đụng kỹ thuật Máy học trong tối ưu hóa hiệu suất lỏ hơi nhiệt điện a) Nội dung luận văn giải quyết các van dé sau:

Phân tích văn để nâng cao hiệu suất lò hơi nhiệt điện là một nhiệm vụ quan trọng Bài toán tối ưu hóa thời gian thực sử dụng kỹ thuật máy học nhằm tối ưu hóa hàm lượng oxy trong quá trình cháy Luận văn thực hiện mô hình hóa và chạy mô phỏng dựa trên dữ liệu thực từ nhà máy Đánh giá thiết bị và phương pháp nghiên cứu, cùng với các công cụ sử dụng, sẽ giúp xác định khả năng ứng dụng vào thực tiễn.

Phương pháp nghiên cứu được áp dụng là sự kết hợp giữa phân tích lý thuyết và mô phỏng, dựa trên dữ liệu thực tế Chương trình mô phỏng được phát triển trong môi trường Google Colab Kết quả đạt được từ nghiên cứu này sẽ được trình bày chi tiết.

Luận văn đáp ứng các yêu cầu khoa học và thực tiễn trong nghiên cứu tại Việt Nam Mục tiêu chính của luận văn là hoàn thiện bài toán tối ưu hóa thời gian hiệu suất lò hơi nhiệt điện.

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHU VIET TAT - ii

DANH MỤC BẰNG BIÊU - iv

DANH MUC HINH VE, DO THI

1 Lý do lựa chọn để tải sọ eeereerrrirrrtrrrrrree eT

2 Tinh hinh nghién ctu trong vả ngoài nước 2

3 Mục tiêu, phạm vi nghiên cứn soceiierre 3

4 Tớm tắt nội dung luận văn on nu seo 3

CHƯƠNG 1: LÒ HƠI TRƠNG NIIÁ MAY NIDET DIEN 4

1.1 Tổng quan về nhà máy nhiệt điện - 4

1.1.2 Chu trình thiệt của nhà máy nhiệt điện ngưng hơi đối than 4

1.3 Hệ thống điều khiến lò hơi 9

1.3.2 Điều khiển quá trình chảy trong lò hơi - 11 CHƯƠNG 2: NÂNG CAO HIỆU SUÁT LÒ HƠI NHIỆT ĐIỆN 17 2.1, Vân để nâng cao liệu suất lò hơi àseeeeeresireeero TĨ 3.1.1 Các loại tốn thất của lò hơi wl? 2.1.3 Các giải pháp nâng cao hiệu quả kinh tế vận hành lò hơi 21

3.2 Điều khiển quá trình nâng cao và tối ưu hóa thời gian thực

3.3.1 Phân cắp chức năng điều khiển quá trình

2.2.2 Digu khién du bao (Model Predictive Control - MPC),

2.2.3, Téi uu hée thai gian thuc (Real-time Optimization - RTO) 29 CHUONG 3: THUAT TOAN SUPPORT VECTOR REGRESSION 31

3.1 Mô hinh hóa đổi tượng dựa trên đữ liệu - - 31

3.2 Phuong phap Support Vector Regression 32

CHUONG 4: THUẬT TOÁN TỎI ƯU HÓA BAY KIEN 7 - 3?

4.1 Từ kiến thực dến kiến nhân lạo 37

4.2 Thuật toán tối ưu hóa bẩy kiến trên miễn liên tục (ACO) -

CHƯƠONG 5: 'TỒI ƯU HÓA THỜI GIAN 'THỰC HIỆU SUẤT LÒ HƠI 44

DANH MUC CAC KY HIEU, CAC CHU VIET TA

Kỹ hiệu Tiếng Anh Dịch nghĩa

PCS Process Control System Hệ thống diễu khiển quá trình

APC Advanced Process Control Diéu khiển quả trình nâng cao

MPC | Model predictive Control — Điều khiến dự bảo mô hình

RIO | Real-time Optimization ‘Tdi ưu hỏa thời gian thực

SVM | Support Vector Machine Máy véctơ hỗ rợ

SVR Support Vector Regression Hai quy véc-tơ hỗ trợ

ACO | AntColony Optimization ‘Ti wu hoa bay kiến

Tác giả xin chân thành cảm ơn tiến sĩ Phạm Quang Dăng đã hướng dẫn và hỗ trợ trong việc hoàn thành luận văn thạc sĩ Đồng thời, tác giả cũng xin gửi lời cảm ơn đến nghiên cứu sinh Phạm Thị Lý đã cung cấp bộ dữ liệu về hoạt động của lò hơi tại nhà máy nhiệt điện Lái Phong.

Cuối cùng, tôi xin chân thành cảm ơn tất cả các thầy cô đã tham gia giảng dạy khóa cao học 2019A, cùng với các cán bộ nghiên cứu tại Viện Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa, Trường Đại học Bách Khoa 114 Nội Sự hỗ trợ của các thầy cô đã giúp tôi tích lũy được nhiều kiến thức quý báu, phục vụ cho công tác nghiên cứu hiện tại và trong tương lai trong lĩnh vực Điều khiển.

Xin chân thành căm ơn!

Tóm tắt nội dung luận văn

Dé tai: Ung đụng kỹ thuật Máy học trong tối ưu hóa hiệu suất lỏ hơi nhiệt điện a) Nội dung luận văn giải quyết các van dé sau:

Phân tích văn để nâng cao hiệu suất lò hơi nhiệt điện là một nhiệm vụ quan trọng Bài toán tối ưu hóa thời gian thực sử dụng kỹ thuật máy học nhằm tối ưu hóa hàm lượng oxy trong quá trình cháy Luận văn thực hiện mô hình hóa và chạy mô phỏng dựa trên dữ liệu thực từ nhà máy Đánh giá thiết bị và phương pháp nghiên cứu, cùng với công cụ sử dụng, sẽ giúp xác định khả năng ứng dụng vào thực tiễn.

Phương pháp nghiên cứu được áp dụng là sự kết hợp giữa phân tích lý thuyết và mô phỏng, dựa trên dữ liệu thực tế Chương trình mô phỏng được phát triển trong môi trường Google Colab Kết quả đạt được từ nghiên cứu này sẽ cung cấp những thông tin giá trị cho lĩnh vực liên quan.

Luận văn đáp ứng các yêu cầu khoa học và thực tiễn, phù hợp với tình hình nghiên cứu trong nước Hướng nghiên cứu chính của luận văn là hoàn thiện bài toán tối ưu hóa thời gian thực hiệu suất lò hơi nhiệt điện.

DANH MUC CAC KY HIEU, CAC CHU VIET TA

Kỹ hiệu Tiếng Anh Dịch nghĩa

PCS Process Control System Hệ thống diễu khiển quá trình

APC Advanced Process Control Diéu khiển quả trình nâng cao

MPC | Model predictive Control — Điều khiến dự bảo mô hình

RIO | Real-time Optimization ‘Tdi ưu hỏa thời gian thực

SVM | Support Vector Machine Máy véctơ hỗ rợ

SVR Support Vector Regression Hai quy véc-tơ hỗ trợ

ACO | AntColony Optimization ‘Ti wu hoa bay kiến

ANH MUC HINH VE, DO THI

Tlinh 1.1 So 46 chu trinh nhiệt

Hinh 1.2 Lé hoi trong nhà máy nhiệt điện

Hình 1.3 Các đầu vào ra của lò hơi

Hình 1.4 Quá trình cháy trong buồng lửa lò hơi

Hình 1.5 Các quá trình trong lò hơi nhà máy nhiệt điện

Hình 1.6 Lưu đồ P&TD của hệ thắng điều khiển khói gió

Hình 1.7 Mạch vòng điển khiến O2 dư

Hình 1.8 Mạch vòng điều khiển áp suất âm buồng đốL

Hình 2.1 Cân bằng răng lượng vào ra của lò hơi

Hình 2.2 Phân cấp hệ thẳng tu động hóa công nghiệp

Tỉnh 2.3 Sách lược điểu khiến dur bao [19]

Hình 3.4 Cấu trúc chung của MPC |19]

Hình 2.5 Quỹ đạo đặt và quỹ đạo tham chiếu

Hình 3.6 Xác định phiểm hàm mục tiêu

Hình 27 Cấu trúc chung của RTO

Hình 3.1 Thuật toản SVM se eererrerrre

Hình 3.2 Mô tả thuật toán SVR

Hình 3.3 Hàm xấp xỉ với số bậc khác nhau

Tlinh 3.4 Tiện chỉnh thuật toán SVR với tham số Š_ linh 3.5 Dữ liệu được biến đi

Tỉnh 4.1 Thí nghiệm cây cầu đổi [21]

Tĩinh 4.2 Bằng lưu trữ vệt múi [231 co cseceee

Hình 5.1 Quá trình cháy trong lò hơi

Tinh 5.2 Tối ưu hóa thời gian thực -

Hình 5.3 Sự phụ thuộc của công suất phát theo một số tham số

Hình 5.4 Mô hình hóa công suất phát

Hình 5.5 Công suất phát thực và công suất phát dự báo

Hình 5.6 Sự phụ thuậc của hàm lượng Oxy đư theo các tham số

Hình 5.7 Mô hình hàm lượng Oxy dư

Hình 5.8 Nêng độ Oxy thực và nông độ Oxy dự báo

Tình 5.9 Hàm lượng Oxy đư sau khủ tối ưu hóa iệu suất lử hơi

DANH MUC CAC KY HIEU, CAC CHU VIET TA

Kỹ hiệu Tiếng Anh Dịch nghĩa

PCS Process Control System Hệ thống diễu khiển quá trình

APC Advanced Process Control Diéu khiển quả trình nâng cao

MPC | Model predictive Control — Điều khiến dự bảo mô hình

RIO | Real-time Optimization ‘Tdi ưu hỏa thời gian thực

SVM | Support Vector Machine Máy véctơ hỗ rợ

SVR Support Vector Regression Hai quy véc-tơ hỗ trợ

ACO | AntColony Optimization ‘Ti wu hoa bay kiến

DANH MUC CAC KY HIEU, CAC CHU VIET TA

Kỹ hiệu Tiếng Anh Dịch nghĩa

PCS Process Control System Hệ thống diễu khiển quá trình

APC Advanced Process Control Diéu khiển quả trình nâng cao

MPC | Model predictive Control — Điều khiến dự bảo mô hình

RIO | Real-time Optimization ‘Tdi ưu hỏa thời gian thực

SVM | Support Vector Machine Máy véctơ hỗ rợ

SVR Support Vector Regression Hai quy véc-tơ hỗ trợ

ACO | AntColony Optimization ‘Ti wu hoa bay kiến

Họ tên giảng viên hướng dẫn chính

Nội dung ĐÈ TÀI LUẬN VĂN

Viện Kỹ thuật Điều khiển và Tự đông hóa

Trường Đại học Bách khoa Hà Nội đang pham quang(@hust.edu vn

DT: 098.368.3518 Đề tài chuyên ngảnh: Kỹ thuật Dieu khiển và Tự động hỏa

Tên dé tai: Ung dụng kỹ thuật máy học trong tôi ưu hóa hiệu suất lỏ hơi nhiệt điện

Hà Nội, ngày 21 tháng 10 năm 2020

DANH MUC CAC KY HIEU, CAC CHU VIET TA

Kỹ hiệu Tiếng Anh Dịch nghĩa

PCS Process Control System Hệ thống diễu khiển quá trình

APC Advanced Process Control Diéu khiển quả trình nâng cao

MPC | Model predictive Control — Điều khiến dự bảo mô hình

RIO | Real-time Optimization ‘Tdi ưu hỏa thời gian thực

SVM | Support Vector Machine Máy véctơ hỗ rợ

SVR Support Vector Regression Hai quy véc-tơ hỗ trợ

ACO | AntColony Optimization ‘Ti wu hoa bay kiến

ANH MUC HINH VE, DO THI

Tlinh 1.1 So 46 chu trinh nhiệt

Hinh 1.2 Lé hoi trong nhà máy nhiệt điện

Hình 1.3 Các đầu vào ra của lò hơi

Hình 1.4 Quá trình cháy trong buồng lửa lò hơi

Hình 1.5 Các quá trình trong lò hơi nhà máy nhiệt điện

Hình 1.6 Lưu đồ P&TD của hệ thắng điều khiển khói gió

Hình 1.7 Mạch vòng điển khiến O2 dư

Hình 1.8 Mạch vòng điều khiển áp suất âm buồng đốL

Hình 2.1 Cân bằng răng lượng vào ra của lò hơi

Hình 2.2 Phân cấp hệ thẳng tu động hóa công nghiệp

Tỉnh 2.3 Sách lược điểu khiến dur bao [19]

Hình 3.4 Cấu trúc chung của MPC |19]

Hình 2.5 Quỹ đạo đặt và quỹ đạo tham chiếu

Hình 3.6 Xác định phiểm hàm mục tiêu

Hình 27 Cấu trúc chung của RTO

Hình 3.1 Thuật toản SVM se eererrerrre

Hình 3.2 Mô tả thuật toán SVR

Hình 3.3 Hàm xấp xỉ với số bậc khác nhau

Tlinh 3.4 Tiện chỉnh thuật toán SVR với tham số Š_ linh 3.5 Dữ liệu được biến đi

Tỉnh 4.1 Thí nghiệm cây cầu đổi [21]

Tĩinh 4.2 Bằng lưu trữ vệt múi [231 co cseceee

Hình 5.1 Quá trình cháy trong lò hơi

Tinh 5.2 Tối ưu hóa thời gian thực -

Hình 5.3 Sự phụ thuộc của công suất phát theo một số tham số

Hình 5.4 Mô hình hóa công suất phát

Hình 5.5 Công suất phát thực và công suất phát dự báo

Hình 5.6 Sự phụ thuậc của hàm lượng Oxy đư theo các tham số

Hình 5.7 Mô hình hàm lượng Oxy dư

Hình 5.8 Nêng độ Oxy thực và nông độ Oxy dự báo

Tình 5.9 Hàm lượng Oxy đư sau khủ tối ưu hóa iệu suất lử hơi

5.1 Điền khiến tôi ưu hóa hiệu suất lò hơi

5.2 Triển khai RTO trên bộ đữ liệu thực

5.2.1 Mô hình hàm lượng Oxy đư và công suất phát

5.2.3, Ham mục tiêu và giải thuật tôi ưu hỏa

3.2.3 Mô phỏng và đánh giả kết quá

DANH MUC CAC KY HIEU, CAC CHU VIET TA

Kỹ hiệu Tiếng Anh Dịch nghĩa

PCS Process Control System Hệ thống diễu khiển quá trình

APC Advanced Process Control Diéu khiển quả trình nâng cao

MPC | Model predictive Control — Điều khiến dự bảo mô hình

RIO | Real-time Optimization ‘Tdi ưu hỏa thời gian thực

SVM | Support Vector Machine Máy véctơ hỗ rợ

SVR Support Vector Regression Hai quy véc-tơ hỗ trợ

ACO | AntColony Optimization ‘Ti wu hoa bay kiến

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHU VIET TAT - ii

DANH MỤC BẰNG BIÊU - iv

DANH MUC HINH VE, DO THI

1 Lý do lựa chọn để tải sọ eeereerrrirrrtrrrrrree eT

2 Tinh hinh nghién ctu trong vả ngoài nước 2

3 Mục tiêu, phạm vi nghiên cứn soceiierre 3

4 Tớm tắt nội dung luận văn on nu seo 3

CHƯƠNG 1: LÒ HƠI TRƠNG NIIÁ MAY NIDET DIEN 4

1.1 Tổng quan về nhà máy nhiệt điện - 4

1.1.2 Chu trình thiệt của nhà máy nhiệt điện ngưng hơi đối than 4

1.3 Hệ thống điều khiến lò hơi 9

1.3.2 Điều khiển quá trình chảy trong lò hơi - 11 CHƯƠNG 2: NÂNG CAO HIỆU SUÁT LÒ HƠI NHIỆT ĐIỆN 17 2.1, Vân để nâng cao liệu suất lò hơi àseeeeeresireeero TĨ 3.1.1 Các loại tốn thất của lò hơi wl? 2.1.3 Các giải pháp nâng cao hiệu quả kinh tế vận hành lò hơi 21

3.2 Điều khiển quá trình nâng cao và tối ưu hóa thời gian thực

3.3.1 Phân cắp chức năng điều khiển quá trình

2.2.2 Digu khién du bao (Model Predictive Control - MPC),

2.2.3, Téi uu hée thai gian thuc (Real-time Optimization - RTO) 29 CHUONG 3: THUAT TOAN SUPPORT VECTOR REGRESSION 31

3.1 Mô hinh hóa đổi tượng dựa trên đữ liệu - - 31

3.2 Phuong phap Support Vector Regression 32

CHUONG 4: THUẬT TOÁN TỎI ƯU HÓA BAY KIEN 7 - 3?

4.1 Từ kiến thực dến kiến nhân lạo 37

4.2 Thuật toán tối ưu hóa bẩy kiến trên miễn liên tục (ACO) -

CHƯƠONG 5: 'TỒI ƯU HÓA THỜI GIAN 'THỰC HIỆU SUẤT LÒ HƠI 44

Tác giả xin chân thành cảm ơn tiến sĩ Phạm Quang Dăng đã hướng dẫn và hỗ trợ trong quá trình hoàn thành luận văn thạc sĩ Đồng thời, tác giả cũng gửi lời cảm ơn đến nghiên cứu sinh Phạm Thị Lý vì đã cung cấp bộ dữ liệu về hoạt động của lò hơi tại nhà máy nhiệt điện Lái Phong.

Cuối cùng, tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến tất cả các thầy cô đã tham gia giảng dạy khóa cao học 2019A, cùng với các cán bộ nghiên cứu tại Viện Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa, Trường Đại học Bách Khoa 114 Nội Sự hỗ trợ của các thầy cô đã giúp tôi tích lũy được nhiều kiến thức quý báu, phục vụ cho công tác nghiên cứu hiện tại và trong tương lai trong lĩnh vực Điều khiển.

Xin chân thành căm ơn!

Tóm tắt nội dung luận văn

Dé tai: Ung đụng kỹ thuật Máy học trong tối ưu hóa hiệu suất lỏ hơi nhiệt điện a) Nội dung luận văn giải quyết các van dé sau:

THUAT TOAN SUPPORT VECTOR REGRESSION

THUẬT TOÁN TỎI ƯU HÓA BAY KIEN 7 - 3? 4.1 Từ kiến thực dến kiến nhân lạo 37 4.1.1 Kiến thực Kiến nhân tạ - 4.2 Thuật toán tối ưu hóa bẩy kiến trên miễn liên tục (ACO) - CHƯƠONG 5: 'TỒI ƯU HÓA THỜI GIAN 'THỰC HIỆU SUẤT LÒ HƠI

4.1 Từ kiến thực dến kiến nhân lạo 37

4.2 Thuật toán tối ưu hóa bẩy kiến trên miễn liên tục (ACO) -

CHƯƠONG 5: 'TỒI ƯU HÓA THỜI GIAN 'THỰC HIỆU SUẤT LÒ HƠI 44

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHU VIET TAT - ii

DANH MỤC BẰNG BIÊU - iv

DANH MUC HINH VE, DO THI

1 Lý do lựa chọn để tải sọ eeereerrrirrrtrrrrrree eT

2 Tinh hinh nghién ctu trong vả ngoài nước 2

3 Mục tiêu, phạm vi nghiên cứn soceiierre 3

4 Tớm tắt nội dung luận văn on nu seo 3

CHƯƠNG 1: LÒ HƠI TRƠNG NIIÁ MAY NIDET DIEN 4

1.1 Tổng quan về nhà máy nhiệt điện - 4

1.1.2 Chu trình thiệt của nhà máy nhiệt điện ngưng hơi đối than 4

1.3 Hệ thống điều khiến lò hơi 9

Điều khiển quá trình chảy trong lò hơi là một yếu tố quan trọng để nâng cao hiệu suất lò hơi nhiệt điện Để cải thiện hiệu suất, cần xem xét các loại tổn thất của lò hơi và áp dụng các giải pháp kinh tế hiệu quả trong vận hành Những biện pháp này không chỉ giúp tối ưu hóa hoạt động của lò hơi mà còn nâng cao hiệu quả kinh tế tổng thể.

3.2 Điều khiển quá trình nâng cao và tối ưu hóa thời gian thực

3.3.1 Phân cắp chức năng điều khiển quá trình

2.2.2 Digu khién du bao (Model Predictive Control - MPC),

2.2.3, Téi uu hée thai gian thuc (Real-time Optimization - RTO) 29 CHUONG 3: THUAT TOAN SUPPORT VECTOR REGRESSION 31

3.1 Mô hinh hóa đổi tượng dựa trên đữ liệu - - 31

3.2 Phuong phap Support Vector Regression 32

CHUONG 4: THUẬT TOÁN TỎI ƯU HÓA BAY KIEN 7 - 3?

4.1 Từ kiến thực dến kiến nhân lạo 37

4.2 Thuật toán tối ưu hóa bẩy kiến trên miễn liên tục (ACO) -

CHƯƠONG 5: 'TỒI ƯU HÓA THỜI GIAN 'THỰC HIỆU SUẤT LÒ HƠI 44

Tác giả xin chân thành cảm ơn tiến sĩ Phạm Quang Dăng đã hướng dẫn và hỗ trợ trong quá trình hoàn thành luận văn thạc sĩ Đồng thời, tác giả cũng gửi lời cảm ơn đến nghiên cứu sinh Phạm Thị Lý vì đã cung cấp bộ dữ liệu về hoạt động của lò hơi tại nhà máy nhiệt điện Lái Phong.

Cuối cùng, tôi xin chân thành cảm ơn tất cả các thầy cô đã tham gia giảng dạy khóa cao học 2019A, cùng với các cán bộ nghiên cứu tại Viện Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa, Trường Đại học Bách Khoa 114 Nội Sự hỗ trợ của các thầy cô đã giúp tôi tích lũy được nhiều kiến thức quý báu, phục vụ cho công tác nghiên cứu hiện tại và trong tương lai trong lĩnh vực Điều khiển và Tự động hóa.

Xin chân thành căm ơn!

Tóm tắt nội dung luận văn

Dé tai: Ung đụng kỹ thuật Máy học trong tối ưu hóa hiệu suất lỏ hơi nhiệt điện a) Nội dung luận văn giải quyết các van dé sau:

Phân tích văn để nâng cao hiệu suất lò hơi nhiệt điện là một nhiệm vụ quan trọng Bài toán tối ưu hóa thời gian thực sử dụng kỹ thuật máy học nhằm tối ưu hóa hàm lượng oxy trong quá trình cháy Luận văn này thực hiện mô hình hóa và chạy mô phỏng dựa trên dữ liệu thực từ nhà máy Đánh giá thiết bị và phương pháp nghiên cứu, cùng với các công cụ sử dụng, sẽ giúp xác định khả năng ứng dụng vào thực tiễn.

Phương pháp nghiên cứu được áp dụng là sự kết hợp giữa phân tích lý thuyết và mô phỏng, dựa trên dữ liệu thực tế Chương trình mô phỏng được phát triển trong môi trường Google Colab Kết quả đạt được từ nghiên cứu này sẽ được trình bày chi tiết.

Luận văn đáp ứng các yêu cầu khoa học và thực tiễn, phù hợp với tình hình nghiên cứu trong nước Hướng nghiên cứu chính của luận văn là hoàn thiện bài toán tối ưu hóa thời gian thực hiệu suất lò hơi nhiệt điện.

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHU VIET TAT - ii

DANH MỤC BẰNG BIÊU - iv

DANH MUC HINH VE, DO THI

1 Lý do lựa chọn để tải sọ eeereerrrirrrtrrrrrree eT

2 Tinh hinh nghién ctu trong vả ngoài nước 2

3 Mục tiêu, phạm vi nghiên cứn soceiierre 3

4 Tớm tắt nội dung luận văn on nu seo 3

CHƯƠNG 1: LÒ HƠI TRƠNG NIIÁ MAY NIDET DIEN 4

1.1 Tổng quan về nhà máy nhiệt điện - 4

1.1.2 Chu trình thiệt của nhà máy nhiệt điện ngưng hơi đối than 4

1.3 Hệ thống điều khiến lò hơi 9

Điều khiển quá trình chảy trong lò hơi là một yếu tố quan trọng để nâng cao hiệu suất lò hơi nhiệt điện Để cải thiện hiệu suất, cần xem xét các loại tổn thất của lò hơi và áp dụng các giải pháp kinh tế hiệu quả trong vận hành Những biện pháp này không chỉ giúp tối ưu hóa hoạt động của lò hơi mà còn nâng cao hiệu quả kinh tế tổng thể.

3.2 Điều khiển quá trình nâng cao và tối ưu hóa thời gian thực

3.3.1 Phân cắp chức năng điều khiển quá trình

2.2.2 Digu khién du bao (Model Predictive Control - MPC),

2.2.3, Téi uu hée thai gian thuc (Real-time Optimization - RTO) 29 CHUONG 3: THUAT TOAN SUPPORT VECTOR REGRESSION 31

3.1 Mô hinh hóa đổi tượng dựa trên đữ liệu - - 31

3.2 Phuong phap Support Vector Regression 32

CHUONG 4: THUẬT TOÁN TỎI ƯU HÓA BAY KIEN 7 - 3?

4.1 Từ kiến thực dến kiến nhân lạo 37

4.2 Thuật toán tối ưu hóa bẩy kiến trên miễn liên tục (ACO) -

CHƯƠONG 5: 'TỒI ƯU HÓA THỜI GIAN 'THỰC HIỆU SUẤT LÒ HƠI 44

DANH MUC CAC KY HIEU, CAC CHU VIET TA

Kỹ hiệu Tiếng Anh Dịch nghĩa

PCS Process Control System Hệ thống diễu khiển quá trình

APC Advanced Process Control Diéu khiển quả trình nâng cao

MPC | Model predictive Control — Điều khiến dự bảo mô hình

RIO | Real-time Optimization ‘Tdi ưu hỏa thời gian thực

SVM | Support Vector Machine Máy véctơ hỗ rợ

SVR Support Vector Regression Hai quy véc-tơ hỗ trợ

ACO | AntColony Optimization ‘Ti wu hoa bay kiến

Tác giả xin chân thành cảm ơn tiến sĩ Phạm Quang Dăng đã hướng dẫn và hỗ trợ trong quá trình hoàn thành luận văn thạc sĩ Đồng thời, tác giả cũng xin gửi lời cảm ơn đến nghiên cứu sinh Phạm Thị Lý đã cung cấp bộ dữ liệu về hoạt động của lò hơi tại nhà máy nhiệt điện Lái Phong.

Cuối cùng, tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến tất cả các thầy cô đã tham gia giảng dạy khóa cao học 2019A, cùng với các cán bộ nghiên cứu tại Viện Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa, Trường Đại học Bách Khoa 114 Nội Sự hỗ trợ và kiến thức quý báu mà các thầy cô cung cấp đã giúp tôi tích lũy được nhiều kinh nghiệm quý giá, phục vụ cho công tác nghiên cứu hiện tại và trong tương lai trong lĩnh vực Điều khiển và Tự động hóa.

Xin chân thành căm ơn!

Tóm tắt nội dung luận văn

Dé tai: Ung đụng kỹ thuật Máy học trong tối ưu hóa hiệu suất lỏ hơi nhiệt điện a) Nội dung luận văn giải quyết các van dé sau:

Phân tích văn để nâng cao hiệu suất lò hơi nhiệt điện là một nhiệm vụ quan trọng Bài toán tối ưu hóa thời gian thực sử dụng kỹ thuật máy học nhằm tối ưu hóa hàm lượng oxy trong quá trình cháy Luận văn thực hiện mô hình hóa và chạy mô phỏng dựa trên dữ liệu thực từ nhà máy Đánh giá thiết bị và phương pháp nghiên cứu, cùng với các công cụ sử dụng, sẽ giúp xác định khả năng ứng dụng vào thực tiễn.

Phương pháp nghiên cứu được áp dụng là sự kết hợp giữa phân tích lý thuyết và mô phỏng, dựa trên dữ liệu thực tế Chương trình mô phỏng được phát triển trong môi trường Google Colab Kết quả đạt được từ

Luận văn đáp ứng các yêu cầu khoa học và thực tiễn, phù hợp với tình hình nghiên cứu trong nước Mục tiêu chính của luận văn là hoàn thiện bài toán tối ưu hóa thời gian thực hiệu suất lò hơi nhiệt điện.

DANH MUC CAC KY HIEU, CAC CHU VIET TA

Kỹ hiệu Tiếng Anh Dịch nghĩa

PCS Process Control System Hệ thống diễu khiển quá trình

APC Advanced Process Control Diéu khiển quả trình nâng cao

MPC | Model predictive Control — Điều khiến dự bảo mô hình

RIO | Real-time Optimization ‘Tdi ưu hỏa thời gian thực

SVM | Support Vector Machine Máy véctơ hỗ rợ

SVR Support Vector Regression Hai quy véc-tơ hỗ trợ

ACO | AntColony Optimization ‘Ti wu hoa bay kiến

ANH MUC HINH VE, DO THI

Tlinh 1.1 So 46 chu trinh nhiệt

Hinh 1.2 Lé hoi trong nhà máy nhiệt điện

Hình 1.3 Các đầu vào ra của lò hơi

Hình 1.4 Quá trình cháy trong buồng lửa lò hơi

Hình 1.5 Các quá trình trong lò hơi nhà máy nhiệt điện

Hình 1.6 Lưu đồ P&TD của hệ thắng điều khiển khói gió

Hình 1.7 Mạch vòng điển khiến O2 dư

Hình 1.8 Mạch vòng điều khiển áp suất âm buồng đốL

Hình 2.1 Cân bằng răng lượng vào ra của lò hơi

Hình 2.2 Phân cấp hệ thẳng tu động hóa công nghiệp

Tỉnh 2.3 Sách lược điểu khiến dur bao [19]

Hình 3.4 Cấu trúc chung của MPC |19]

Hình 2.5 Quỹ đạo đặt và quỹ đạo tham chiếu

Hình 3.6 Xác định phiểm hàm mục tiêu

Hình 27 Cấu trúc chung của RTO

Hình 3.1 Thuật toản SVM se eererrerrre

Hình 3.2 Mô tả thuật toán SVR

Hình 3.3 Hàm xấp xỉ với số bậc khác nhau

Tlinh 3.4 Tiện chỉnh thuật toán SVR với tham số Š_ linh 3.5 Dữ liệu được biến đi

Tỉnh 4.1 Thí nghiệm cây cầu đổi [21]

Tĩinh 4.2 Bằng lưu trữ vệt múi [231 co cseceee

Hình 5.1 Quá trình cháy trong lò hơi

Tinh 5.2 Tối ưu hóa thời gian thực -

Hình 5.3 Sự phụ thuộc của công suất phát theo một số tham số

Hình 5.4 Mô hình hóa công suất phát

Hình 5.5 Công suất phát thực và công suất phát dự báo

Hình 5.6 Sự phụ thuậc của hàm lượng Oxy đư theo các tham số

Hình 5.7 Mô hình hàm lượng Oxy dư

Hình 5.8 Nêng độ Oxy thực và nông độ Oxy dự báo

Tình 5.9 Hàm lượng Oxy đư sau khủ tối ưu hóa iệu suất lử hơi

DANH MUC CAC KY HIEU, CAC CHU VIET TA

Kỹ hiệu Tiếng Anh Dịch nghĩa

PCS Process Control System Hệ thống diễu khiển quá trình

APC Advanced Process Control Diéu khiển quả trình nâng cao

MPC | Model predictive Control — Điều khiến dự bảo mô hình

RIO | Real-time Optimization ‘Tdi ưu hỏa thời gian thực

SVM | Support Vector Machine Máy véctơ hỗ rợ

SVR Support Vector Regression Hai quy véc-tơ hỗ trợ

ACO | AntColony Optimization ‘Ti wu hoa bay kiến

DANH MUC CAC KY HIEU, CAC CHU VIET TA

Kỹ hiệu Tiếng Anh Dịch nghĩa

PCS Process Control System Hệ thống diễu khiển quá trình

APC Advanced Process Control Diéu khiển quả trình nâng cao

MPC | Model predictive Control — Điều khiến dự bảo mô hình

RIO | Real-time Optimization ‘Tdi ưu hỏa thời gian thực

SVM | Support Vector Machine Máy véctơ hỗ rợ

SVR Support Vector Regression Hai quy véc-tơ hỗ trợ

ACO | AntColony Optimization ‘Ti wu hoa bay kiến

Họ tên giảng viên hướng dẫn chính

Nội dung ĐÈ TÀI LUẬN VĂN

Viện Kỹ thuật Điều khiển và Tự đông hóa

Trường Đại học Bách khoa Hà Nội đang pham quang(@hust.edu vn

DT: 098.368.3518 Đề tài chuyên ngảnh: Kỹ thuật Dieu khiển và Tự động hỏa

Tên dé tai: Ung dụng kỹ thuật máy học trong tôi ưu hóa hiệu suất lỏ hơi nhiệt điện

Hà Nội, ngày 21 tháng 10 năm 2020

DANH MUC CAC KY HIEU, CAC CHU VIET TA

Kỹ hiệu Tiếng Anh Dịch nghĩa

PCS Process Control System Hệ thống diễu khiển quá trình

APC Advanced Process Control Diéu khiển quả trình nâng cao

MPC | Model predictive Control — Điều khiến dự bảo mô hình

RIO | Real-time Optimization ‘Tdi ưu hỏa thời gian thực

SVM | Support Vector Machine Máy véctơ hỗ rợ

SVR Support Vector Regression Hai quy véc-tơ hỗ trợ

ACO | AntColony Optimization ‘Ti wu hoa bay kiến

ANH MUC HINH VE, DO THI

Tlinh 1.1 So 46 chu trinh nhiệt

Hinh 1.2 Lé hoi trong nhà máy nhiệt điện

Hình 1.3 Các đầu vào ra của lò hơi

Hình 1.4 Quá trình cháy trong buồng lửa lò hơi

Hình 1.5 Các quá trình trong lò hơi nhà máy nhiệt điện

Hình 1.6 Lưu đồ P&TD của hệ thắng điều khiển khói gió

Hình 1.7 Mạch vòng điển khiến O2 dư

Hình 1.8 Mạch vòng điều khiển áp suất âm buồng đốL

Hình 2.1 Cân bằng răng lượng vào ra của lò hơi

Hình 2.2 Phân cấp hệ thẳng tu động hóa công nghiệp

Tỉnh 2.3 Sách lược điểu khiến dur bao [19]

Hình 3.4 Cấu trúc chung của MPC |19]

Hình 2.5 Quỹ đạo đặt và quỹ đạo tham chiếu

Hình 3.6 Xác định phiểm hàm mục tiêu

Hình 27 Cấu trúc chung của RTO

Hình 3.1 Thuật toản SVM se eererrerrre

Hình 3.2 Mô tả thuật toán SVR

Hình 3.3 Hàm xấp xỉ với số bậc khác nhau

Tlinh 3.4 Tiện chỉnh thuật toán SVR với tham số Š_ linh 3.5 Dữ liệu được biến đi

Tỉnh 4.1 Thí nghiệm cây cầu đổi [21]

Tĩinh 4.2 Bằng lưu trữ vệt múi [231 co cseceee

Hình 5.1 Quá trình cháy trong lò hơi

Tinh 5.2 Tối ưu hóa thời gian thực -

Hình 5.3 Sự phụ thuộc của công suất phát theo một số tham số

Hình 5.4 Mô hình hóa công suất phát

Hình 5.5 Công suất phát thực và công suất phát dự báo

Hình 5.6 Sự phụ thuậc của hàm lượng Oxy đư theo các tham số

Hình 5.7 Mô hình hàm lượng Oxy dư

Hình 5.8 Nêng độ Oxy thực và nông độ Oxy dự báo

Tình 5.9 Hàm lượng Oxy đư sau khủ tối ưu hóa iệu suất lử hơi

5.1 Điền khiến tôi ưu hóa hiệu suất lò hơi

5.2 Triển khai RTO trên bộ đữ liệu thực

5.2.1 Mô hình hàm lượng Oxy đư và công suất phát

5.2.3, Ham mục tiêu và giải thuật tôi ưu hỏa

3.2.3 Mô phỏng và đánh giả kết quá

DANH MUC CAC KY HIEU, CAC CHU VIET TA

Kỹ hiệu Tiếng Anh Dịch nghĩa

PCS Process Control System Hệ thống diễu khiển quá trình

APC Advanced Process Control Diéu khiển quả trình nâng cao

MPC | Model predictive Control — Điều khiến dự bảo mô hình

RIO | Real-time Optimization ‘Tdi ưu hỏa thời gian thực

SVM | Support Vector Machine Máy véctơ hỗ rợ

SVR Support Vector Regression Hai quy véc-tơ hỗ trợ

ACO | AntColony Optimization ‘Ti wu hoa bay kiến

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHU VIET TAT - ii

DANH MỤC BẰNG BIÊU - iv

DANH MUC HINH VE, DO THI

1 Lý do lựa chọn để tải sọ eeereerrrirrrtrrrrrree eT

2 Tinh hinh nghién ctu trong vả ngoài nước 2

3 Mục tiêu, phạm vi nghiên cứn soceiierre 3

4 Tớm tắt nội dung luận văn on nu seo 3

CHƯƠNG 1: LÒ HƠI TRƠNG NIIÁ MAY NIDET DIEN 4

1.1 Tổng quan về nhà máy nhiệt điện - 4

1.1.2 Chu trình thiệt của nhà máy nhiệt điện ngưng hơi đối than 4

1.3 Hệ thống điều khiến lò hơi 9

Điều khiển quá trình chảy trong lò hơi là một yếu tố quan trọng để nâng cao hiệu suất lò hơi nhiệt điện Để cải thiện hiệu suất, cần xem xét các loại tổn thất của lò hơi và áp dụng các giải pháp kinh tế hiệu quả trong vận hành Những biện pháp này không chỉ giúp tối ưu hóa hoạt động của lò hơi mà còn nâng cao hiệu quả kinh tế tổng thể.

3.2 Điều khiển quá trình nâng cao và tối ưu hóa thời gian thực

3.3.1 Phân cắp chức năng điều khiển quá trình

2.2.2 Digu khién du bao (Model Predictive Control - MPC),

2.2.3, Téi uu hée thai gian thuc (Real-time Optimization - RTO) 29 CHUONG 3: THUAT TOAN SUPPORT VECTOR REGRESSION 31

3.1 Mô hinh hóa đổi tượng dựa trên đữ liệu - - 31

3.2 Phuong phap Support Vector Regression 32

CHUONG 4: THUẬT TOÁN TỎI ƯU HÓA BAY KIEN 7 - 3?

4.1 Từ kiến thực dến kiến nhân lạo 37

4.2 Thuật toán tối ưu hóa bẩy kiến trên miễn liên tục (ACO) -

CHƯƠONG 5: 'TỒI ƯU HÓA THỜI GIAN 'THỰC HIỆU SUẤT LÒ HƠI 44

Tác giả xin chân thành cảm ơn tiến sĩ Phạm Quang Dăng đã hướng dẫn và hỗ trợ trong quá trình hoàn thành luận văn thạc sĩ Đồng thời, tác giả cũng gửi lời cảm ơn đến nghiên cứu sinh Phạm Thị Lý đã cung cấp bộ dữ liệu về hoạt động của lò hơi tại nhà máy nhiệt điện Lái Phong.

Cuối cùng, tác giả xin gửi lời cảm ơn chân thành đến toàn thể các thầy cô giáo tham gia giảng dạy khóa cao học 2019A, cùng với các cán bộ nghiên cứu tại Viện Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa, Trường Đại học Bách Khoa 114 Nội Sự hỗ trợ và chia sẻ kiến thức quý báu của các thầy cô đã giúp tác giả tích lũy nhiều kinh nghiệm quý giá, phục vụ cho công tác nghiên cứu hiện tại và trong tương lai trong lĩnh vực Điều khiển và Tự động hóa.

Xin chân thành căm ơn!

Tóm tắt nội dung luận văn

Dé tai: Ung đụng kỹ thuật Máy học trong tối ưu hóa hiệu suất lỏ hơi nhiệt điện a) Nội dung luận văn giải quyết các van dé sau:

Ngày đăng: 18/06/2025, 08:30

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

🧩 Sản phẩm bạn có thể quan tâm