本文關(guān)鍵詞：基于LSSVM和改進(jìn)PSO算法的燃煤鍋爐燃燒優(yōu)化研究

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【摘要】：隨著節(jié)能、降耗、減排等要求的日益提高,鍋爐行業(yè)因?yàn)殄仩t燃燒系統(tǒng)存在的缺陷或不足往往達(dá)不到高效低排放污染的要求,而燃煤鍋爐是其中最大的源點(diǎn)。本文針對(duì)燃煤鍋爐燃燒優(yōu)化調(diào)整開(kāi)展研究,具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。首先,建立鍋爐燃燒特性模型并實(shí)現(xiàn)參數(shù)優(yōu)化。本文針對(duì)鍋爐的燃燒過(guò)程存在多變量、強(qiáng)耦合、多干擾和大滯后等復(fù)雜的特性,將一種最小二乘支持向量機(jī)(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)理論引入到了燃煤鍋爐燃燒優(yōu)化的建模中。為了優(yōu)化LSSVM模型內(nèi)部結(jié)構(gòu)以提高預(yù)測(cè)精度,依據(jù)LSSVM預(yù)測(cè)原理及其內(nèi)部參數(shù)選擇的不確定性,采用一種改進(jìn)的粒子群優(yōu)化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法對(duì)模型的內(nèi)部參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu),即對(duì)PSO算法中的慣性權(quán)重及學(xué)習(xí)因子進(jìn)行設(shè)定使得優(yōu)化性能提高。通過(guò)與另兩種參數(shù)優(yōu)化算法比較,可得:LSSVM是一種有效的建模方法,擬合度高;上述兩者結(jié)合可改善模型的預(yù)測(cè)精度和泛化能力,在NOX排放濃度預(yù)測(cè)方面明顯優(yōu)于其他兩種方法。其次,實(shí)現(xiàn)鍋爐的燃燒多目標(biāo)優(yōu)化。針對(duì)PSO算法在粒子搜索后期由于開(kāi)發(fā)能力減弱導(dǎo)致多樣性下降及出現(xiàn)過(guò)早收斂于局部值的問(wèn)題,對(duì)其進(jìn)行修正。優(yōu)化結(jié)果表明,PSO算法與LSSVM結(jié)合可有效地實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)尋優(yōu),在保證鍋爐效率的同時(shí)降低NOX排放,找到最佳的送風(fēng)調(diào)節(jié)系統(tǒng)的設(shè)定值,給出一種可行的各風(fēng)門開(kāi)度等操作量的優(yōu)化調(diào)整方案,從而實(shí)現(xiàn)燃煤鍋爐燃燒優(yōu)化的運(yùn)行。最后,設(shè)計(jì)了鍋爐遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)系統(tǒng)及優(yōu)化平臺(tái)。設(shè)計(jì)了一個(gè)基于GSM/GPRS通信網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)測(cè)系統(tǒng),接著在鍋爐遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)以及燃燒優(yōu)化內(nèi)容的基礎(chǔ)上,開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)了一個(gè)web平臺(tái),實(shí)現(xiàn)對(duì)鍋爐的運(yùn)行工況進(jìn)行監(jiān)測(cè),并通過(guò)在線優(yōu)化獲取可調(diào)參數(shù),供給鍋爐運(yùn)行人員參考并執(zhí)行,提高了工作效率。
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)計(jì)量學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TK229.6

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