基于遗传算法和神经网络的电站锅炉燃烧优化

• 作者: 傅维琪 吴治清 王天堃
• 来源期刊: 可编程控制器与工厂自动化(PLC FA)
• 学科: 工学
• 关键词: 电站锅炉 遗传算法 神经网络 燃烧优化
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 页码范围: 104-106
• 页数: 3页
• 分类号: TP273

摘要

燃烧优化技术是实现电站锅炉高效燃烧和污染物控制的最经济、最有效的方法之一。本文首先利用神经网络建立起电站锅炉燃烧特性模型，然后利用遗传算法计算送风调节控制系统最优氧量设定值。仿真结果表明采用本文设计的燃烧优化策略，不仅可以提高燃烧效率而且能有效降低排放烟气中的氮氧化物含量，具有较高的实用价值和广泛的应用前景。