使用博弈差分算法的电站锅炉高效低污染燃烧均衡优化

• 作者: 吴蕊 宋乐 李金 王羽笙 胡毅 赵敏华
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 电站锅炉 优化 最小二乘支持向量机 模型 预测 差分进化算法 NASH均衡
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 过程系统工程
• 页码范围: 2455-2464
• 页数: 10页
• 分类号: TP273|TK227.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.11949/j.issn.0438-1157.20161480

摘要

提高电站锅炉热效率,降低NOx等污染物的排放量是电站节能减排必须解决的问题.经过采用经量子遗传算法(QGA)优化参数后的最小二乘支持向量机(LSSVM-QGA)建立燃烧优化模型,预测的锅炉热效率和NOx排放量的平均相对误差分别达到了0.054%和1.229%,其预测精度及泛化能力均较优,有更强的适用性能.在此模型基础上,提出一种采用自适应缩放因子与交叉因子和共享函数机制的差分进化算法(DE),通过其演化博弈论中的NASH均衡,实现锅炉燃烧的多目标优化,结果表明,基于NASH均衡的优化方法可以得到操作变量的最优解集,能够更好地改善运行工况,最终可以实现削峰填谷,使电站锅炉保持一个稳定均衡的燃烧状态.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵敏华	西安建筑科技大学信息与控制工程学院	24	141	5.0	11.0
2	吴蕊	西安建筑科技大学信息与控制工程学院	4	16	2.0	4.0
3	李金		6	15	2.0	3.0
4	宋乐	西安建筑科技大学信息与控制工程学院	3	6	1.0	2.0
5	胡毅	西安建筑科技大学信息与控制工程学院	5	6	1.0	2.0
6	王羽笙	西安建筑科技大学信息与控制工程学院	3	30	2.0	3.0