基于人工神经网络和遗传算法的火电厂锅炉实时燃烧优化系统

• 作者: 周昊 岑可法 朱洪波
• 来源期刊: 动力工程
• 学科: 工学
• 关键词: 锅炉 燃烧优化 神经网络 遗传算法 实时系统
• 年，卷（期）: 2003,（5）
• 所属期刊栏目: 锅炉技术
• 页码范围: 2665-2669
• 页数: 5页
• 分类号: TK223
• 字数: 4510字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-6761.2003.05.012

摘要

大型燃煤电站锅炉燃烧效率的提高和污染气体的低排放对于节约能源和保护环境都有重要意义.通过燃烧优化可以提高锅炉效率、降低锅炉的氮氧化物排放、防止锅炉结焦和受热面爆管等,因而广泛得到应用.但目前燃烧优化方法往往采用现场试验方法,耗时费力,而且由于锅炉输入输出特性复杂,耦合性强,燃用煤种和操作条件变化较大,现场燃烧优化方法往往效果不佳.同时提出从DCS下载实时数据,利用人工神经网络对锅炉特性建模,并利用遗传算法实现操作参数的实时寻优.实践证明:这种方法能够实时地获得目前最佳的锅炉燃烧调整方式,对锅炉的节能降耗和降低环境污染都有重要意义.图2表4参8

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	岑可法		6	193	4.0	6.0
2	朱洪波		12	557	8.0	12.0
3	周昊		3	166	3.0	3.0