基于智能算法的燃煤电站锅炉燃烧优化

• 作者: 余廷芳 曹孟冰 耿平 霍二光
• 来源期刊: 动力工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 电站锅炉 锅炉热效率 NOx排放 遗传算法 多目标优化
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 锅炉技术
• 页码范围: 594-599,607
• 页数: 7页
• 分类号: TK227.1
• 字数: 4515字
• 语种: 中文

摘要

基于Matlab人工智能工具包对某300 MW燃煤电站锅炉进行了燃烧优化混合建模:利用BP神经网络建立了锅炉燃烧特性的BP神经网络模型,用以预测锅炉热效率和NOx排放质量浓度.基于该模型,以锅炉热效率和NOx排放质量浓度为目标,结合Matlab遗传算法工具包对锅炉进行燃烧优化,并采用权重系数法将多目标优化问题转化为单目标优化问题.结果表明:锅炉热效率和NOx排放质量浓度校验样本的相对误差平均绝对值分别为0.142％和1.790％,该模型具有良好的准确性和泛化能力;权重系数法可根据实际情况,以锅炉热效率或NOx排放质量浓度为优化重点选取相应的权重系数,对燃烧优化具有一定的指导意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余廷芳	南昌大学机电工程学院	28	196	8.0	12.0
2	耿平	南昌大学机电工程学院	4	40	2.0	4.0
3	曹孟冰	南昌大学机电工程学院	3	40	2.0	3.0
4	霍二光	南昌大学机电工程学院	3	40	2.0	3.0