本文關(guān)鍵詞：基于智能算法的燃煤鍋爐低NO_x燃燒優(yōu)化

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【摘要】：基于MATLAB智能工具箱對某300 MW電站鍋爐進行了燃燒優(yōu)化建模,首先利用BP(back propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了鍋爐熱效率和NO_x排放模型,用以預(yù)測鍋爐熱效率和NO_x排放特性,鍋爐熱效率預(yù)測的平均相對誤差為0.14%,NO_x排放量的平均相對誤差為1.79%,表明模型具有良好的準確性和泛化能力�；谠撊紵匦灶A(yù)測模型,借助于改進的遺傳算法(genetic algorithm,GA)優(yōu)化模型,在鍋爐熱效率可接受的某一范圍內(nèi)尋求NO_x排放的最優(yōu)解,實現(xiàn)鍋爐低NO_x排放燃燒優(yōu)化,對實際的電站鍋爐燃燒具有一定的指導意義。
【作者單位】： 南昌大學機電工程學院;
【關(guān)鍵詞】： 燃煤電站鍋爐 NO_x排放 燃燒優(yōu)化
【基金】：國家自然科學基金項目(61262048)
【分類號】：X773
【正文快照】： 環(huán)保部2011年規(guī)定火力發(fā)電廠除少數(shù)特別規(guī)定外的全部燃煤鍋爐氮氧化物(NOx)排放濃度必須控制到100 mg/m3以下[1],電廠鍋爐是NOx的主要來源之一[2],大部分燃煤鍋爐面臨低NOx排放、高效率的雙重挑戰(zhàn),而影響電站燃煤鍋爐熱效率和NOx排放的因素復雜,對于既定鍋爐,鍋爐負荷、爐膛氧

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本文編號：832476