基于自适应遗传算法的锅炉低N Ox 燃烧建模及其优化

• 作者: 信晶 孙保民 张振星
• 来源期刊: 热力发电
• 关键词: 电站锅炉 燃烧优化 NOx 排放 SVM 自适应遗传算法
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 所属期刊栏目: 热 能 科 学 研 究
• 页码范围: 60-64,70
• 页数: 6页
• 分类号: TK224
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-3364.2014.09.060

摘要

为了对锅炉NOx 排放进行优化控制,分析现场运行数据,建立了基于支持向量机(SVM)的NOx 排放特性模型,采用改进的自适应遗传算法对模型参数进行寻优,并比较了基于Sigmoid核函数和RBF核函数的SVM模型的性能.结果表明,RBF 核函数更具有优势,且 SVM算法有良好的泛化能力和预测精度.结合SVM建模和自适应遗传算法寻优,对锅炉可调参数进行优化,使该炉的 NOx 排放量从423 mg/m3降低至219．4 mg/m3,下降幅度达到了48．13％.通过上述方法可得到低NOx 排放的最佳运行参数组合,为电站锅炉的运行优化指导和N Ox 排放控制提供参考和依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙保民	华北电力大学电站设备状态监测与控制教育部重点实验室	134	928	15.0	22.0
2	张振星	华北电力大学电站设备状态监测与控制教育部重点实验室	4	45	4.0	4.0
3	信晶	华北电力大学电站设备状态监测与控制教育部重点实验室	15	121	7.0	10.0