基于CFD数值模拟和AI算法的燃气轮机燃烧优化

发布时间：2022-08-09 13:21

　　为提高燃气轮机的燃烧性能和稳定性,减少污染物排放,提出了一种基于CFD数值模拟和AI算法的燃气轮机燃烧优化方法.利用大涡模拟（LES）和部分预混火焰面生成流形（FGM）燃烧模型来保证CFD数值模拟的准确性,将其计算结果与电厂运行数据相结合,建立更全面的训练数据库,然后利用拉依达法则和核主成分分析法（KPCA）进行数据预处理.在此基础上,建立了3个最小二乘支持向量机（LS-SVM）模型,分别用来预测NO_x排放量、燃烧效率和压力脉动最大幅值,预测的平均相对误差分别为0.562%、0.336%和0.469%.结果表明,CFD模拟数据的加入使该预测模型适用范围更广,稳定性和准确性更高.基于最小二乘支持向量机模型的预测结果,采用遗传算法（GA）对燃料比例分配、空燃体积比等参数进行优化,最终得到NO_x排放量、燃烧效率和压力脉动最大幅值的平均优化量分别为3.692×10^-6、0.568%和0.926 kPa,基本满足优化要求. 

【文章页数】：10 页

【部分图文】：

三个指标参数的优化结果汇总图

各类调节参数位置分布示意图

最小二乘支持向量机参数流程示意图

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
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本文编号：3672630