改进的多目标粒子群算法及其应用

• 作者: 于淼 回立川 牛朝阳 王德建 郭磊
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群算法 锅炉效率 NOx排放 优化
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 过程控制技术及应用
• 页码范围: 73-77
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4549字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14107/j.cnki.kzgc.132340

摘要

为了满足电站锅炉“高效低排”的运行要求，结合RBF神经网络，根据工况数据，分析了电站锅炉燃烧效率与NOx排放的矛盾关系，建立了锅炉NOx排放与热效率的混合模型。以此为基础，针对现有粒子群优化算法研究成果，引入了适应度与随机数值比较选择的思想和相似度函数的概念，并对算法的惯性权重进行了相应设计，使之随迭代次数逐渐减小，通过对测试函数的效果检验，表明算法的有效性。最后将其应用于锅炉混合模型中，进行某工况多目标优化仿真研究，得到了不同目标要求下的燃烧组合，为电站锅炉多目标优化提供了技术支持。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭磊	辽宁工程技术大学基础教学部	6	40	3.0	6.0
2	回立川	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	24	143	6.0	11.0
3	于淼	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	10	49	4.0	7.0
4	牛朝阳		3	11	2.0	3.0
5	王德建		7	25	2.0	5.0