基于双种群灰狼算法的电厂锅炉建模与优化

发布时间：2021-03-11 19:34

　　针对电厂锅炉而言,其燃烧需要许多的化石燃料,大量化石燃料的燃烧会排放出许多酸性氧化物,从而污染大气。本文针对提高锅炉热效率以及减少酸性氧化物排放的综合目标,设计了一种基于新型灰狼算法优化的电厂锅炉优化建模方法,该方法与原始灰狼算法以及未使用算法优化的模型相比有着较为优越的性能,而且对于电厂锅炉的稳定高效运行以及降低酸性氧化物有重要的指导意义。针对提高锅炉热效率同时减少酸性氧化物SO₂和NO_x排放这一综合优化目标,本文提出基于双种群灰狼算法（DGWO）优化核极限学习机（KELM）的锅炉建模方法。本文主要做了以下工作:首先,针对循环流化床锅炉的构造及各部分原件做了介绍,然后介绍了电厂锅炉的燃烧系统,根据各种大气污染物的排放浓度及计算生成的途径阐述了SO₂和NO_x的计算方法;接着着重分析了求解锅炉热效率详细过程;最后提出燃烧优化的目标。其次,针对灰狼算法收敛精度低、可能陷入单种群局部最优的问题,本文使用双种群方法及精英策略改进灰狼算法,并完成了对核极限学习机（KELM）中的关键参数C和^?

【文章来源】：上海电机学院上海市

【文章页数】：88 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

灰狼的等级制度Fig.3-1Hierarchyofgreywolf

DGWO算法流程

f测试函数Fig.3-3Testfunctionof1f

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
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本文编号：3076973