基于神经网络和遗传算法的锅炉燃烧优化方法

• 作者: 孙万云 李健 王子杰
• 来源期刊: 华北电力大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 锅炉 最佳含氧量 神经网络 遗传算法 燃烧优化
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 页码范围: 14-17
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 2691字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-2691.2008.01.004

摘要

针对锅炉燃烧控制系统送风调节系统存在的弊端,遵照火电厂锅炉燃烧既要提高效率又要降低污染物排放的要求,对神经网络和遗传算法在火电厂锅炉燃烧优化中的应用进行了研究.首先借助燃烧特性试验数据,建立了火电厂锅炉燃烧特性的神经网络模型,然后应用遗传算法寻找送风调节系统最佳氧量设定值,进而调节送风量,实现锅炉燃烧的整体优化.仿真结果表明:应用该方法指导锅炉燃烧,不仅能使锅炉节能,还能降低排放的烟气中氮氧化物的含量,减少对环境的污染.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙万云	华北电力大学控制科学与工程学院	11	151	7.0	11.0
2	王子杰	华北电力大学控制科学与工程学院	18	160	7.0	12.0
3	李健	华北电力大学控制科学与工程学院	28	127	5.0	10.0