發(fā)布時間：2021-03-11 19:34

　　針對電廠鍋爐而言,其燃燒需要許多的化石燃料,大量化石燃料的燃燒會排放出許多酸性氧化物,從而污染大氣。本文針對提高鍋爐熱效率以及減少酸性氧化物排放的綜合目標,設計了一種基于新型灰狼算法優(yōu)化的電廠鍋爐優(yōu)化建模方法,該方法與原始灰狼算法以及未使用算法優(yōu)化的模型相比有著較為優(yōu)越的性能,而且對于電廠鍋爐的穩(wěn)定高效運行以及降低酸性氧化物有重要的指導意義。針對提高鍋爐熱效率同時減少酸性氧化物SO₂和NO_x排放這一綜合優(yōu)化目標,本文提出基于雙種群灰狼算法（DGWO）優(yōu)化核極限學習機（KELM）的鍋爐建模方法。本文主要做了以下工作:首先,針對循環(huán)流化床鍋爐的構造及各部分原件做了介紹,然后介紹了電廠鍋爐的燃燒系統(tǒng),根據(jù)各種大氣污染物的排放濃度及計算生成的途徑闡述了SO₂和NO_x的計算方法;接著著重分析了求解鍋爐熱效率詳細過程;最后提出燃燒優(yōu)化的目標。其次,針對灰狼算法收斂精度低、可能陷入單種群局部最優(yōu)的問題,本文使用雙種群方法及精英策略改進灰狼算法,并完成了對核極限學習機（KELM）中的關鍵參數(shù)C和^?

【文章來源】：上海電機學院上海市

【文章頁數(shù)】：88 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

灰狼的等級制度Fig.3-1Hierarchyofgreywolf

DGWO算法流程

f測試函數(shù)Fig.3-3Testfunctionof1f

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3076973