遗传算法与BP神经网络在低氮燃烧优化中的应用

• 作者: 于英利 孙英波 蔡斌 韩义 高正平
• 来源期刊: 内蒙古电力技术
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 BP神经网络 低氮燃烧 锅炉效率 NOx质量浓度
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 分析与探讨
• 页码范围: 32-35,40
• 页数: 5页
• 分类号: TM621.2
• 字数: 3777字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-6218.2017.06.003

摘要

针对某发电公司330 MW机组锅炉,采用BP神经网络构建用于预测锅炉效率和NOx质量浓度的锅炉燃烧仿真模型,通过遗传算法对该网络的初始权重与阈值进行优化,以锅炉低氮燃烧优化试验数据为样本进行模型训练,得到泛化能力强、精度高的仿真模型.通过选取合适的适应度函数,将遗传算法用于锅炉燃烧仿真模型进行燃烧优化,最终获取可兼顾锅炉效率与NOx质量浓度的运行优化策略,为现场运行提供指导.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩义		26	87	5.0	8.0
2	蔡斌		29	117	6.0	9.0
3	于英利		27	113	6.0	9.0
4	高正平		13	91	5.0	9.0
5	孙英波		1	3	1.0	1.0