基于反向传播-向量评价遗传算法模型的燃煤电站锅炉燃烧多目标优化

发布时间：2017-12-11 19:12

  本文关键词：基于反向传播-向量评价遗传算法模型的燃煤电站锅炉燃烧多目标优化

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【摘要】：基于MATLAB智能工具箱对某300MW电站锅炉进行燃烧优化。利用反向传播(BP)神经网络分别建立了锅炉热效率和NO_x排放预测模型,用以预测锅炉热效率和NO_x排放特性。锅炉热效率预测的校验样本相对误差平均绝对值为0.210 0%,NO_x排放量预测的校验样本相对误差平均绝对值为2.410 0%,表明模型具有良好的准确性和泛化性。借助向量评价遗传算法(VEGA)优化模型得到锅炉热效率和NO_x排放量的优质解集合。300 MW负荷下锅炉热效率优质解集合为92.93%~93.64%,NO_x排放量优质解集合为367~413mg/m~3;270 MW负荷下锅炉热效率优质解集合为92.26%~93.56%,NO_x排放量优质解集合为360~416mg/m~3。研究结果对实际的电站锅炉燃烧具有一定的指导意义。
【作者单位】： 南昌大学机电工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(No.61262048)
【分类号】：TM621.2;X773
【正文快照】： 影响电站锅炉热效率和NOx排放的因素复杂,对于既定锅炉,锅炉负荷、炉膛氧量、炉内配风方式以及给煤机组合方式等因素都会影响锅炉热效率和NOx排放,并且这些影响因素相互耦合,呈现出复杂的非线性关系,造成燃煤锅炉的燃烧数据分析困难。当前,智能算法在电站锅炉热效率和NOx排放

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本文编号：1279600