基于反向傳播-向量評(píng)價(jià)遺傳算法模型的燃煤電站鍋爐燃燒多目標(biāo)優(yōu)化
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【摘要】:基于MATLAB智能工具箱對(duì)某300MW電站鍋爐進(jìn)行燃燒優(yōu)化。利用反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別建立了鍋爐熱效率和NO_x排放預(yù)測(cè)模型,用以預(yù)測(cè)鍋爐熱效率和NO_x排放特性。鍋爐熱效率預(yù)測(cè)的校驗(yàn)樣本相對(duì)誤差平均絕對(duì)值為0.210 0%,NO_x排放量預(yù)測(cè)的校驗(yàn)樣本相對(duì)誤差平均絕對(duì)值為2.410 0%,表明模型具有良好的準(zhǔn)確性和泛化性。借助向量評(píng)價(jià)遺傳算法(VEGA)優(yōu)化模型得到鍋爐熱效率和NO_x排放量的優(yōu)質(zhì)解集合。300 MW負(fù)荷下鍋爐熱效率優(yōu)質(zhì)解集合為92.93%~93.64%,NO_x排放量?jī)?yōu)質(zhì)解集合為367~413mg/m~3;270 MW負(fù)荷下鍋爐熱效率優(yōu)質(zhì)解集合為92.26%~93.56%,NO_x排放量?jī)?yōu)質(zhì)解集合為360~416mg/m~3。研究結(jié)果對(duì)實(shí)際的電站鍋爐燃燒具有一定的指導(dǎo)意義。
【作者單位】: 南昌大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(No.61262048)
【分類號(hào)】:TM621.2;X773
【正文快照】: 影響電站鍋爐熱效率和NOx排放的因素復(fù)雜,對(duì)于既定鍋爐,鍋爐負(fù)荷、爐膛氧量、爐內(nèi)配風(fēng)方式以及給煤機(jī)組合方式等因素都會(huì)影響鍋爐熱效率和NOx排放,并且這些影響因素相互耦合,呈現(xiàn)出復(fù)雜的非線性關(guān)系,造成燃煤鍋爐的燃燒數(shù)據(jù)分析困難。當(dāng)前,智能算法在電站鍋爐熱效率和NOx排放
【相似文獻(xiàn)】
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,本文編號(hào):1279600
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