本文選題：電站鍋爐　切入點(diǎn)：優(yōu)化　出處：《化工學(xué)報(bào)》2017年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：提高電站鍋爐熱效率,降低NO_x等污染物的排放量是電站節(jié)能減排必須解決的問(wèn)題。經(jīng)過(guò)采用經(jīng)量子遺傳算法(QGA)優(yōu)化參數(shù)后的最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM-QGA)建立燃燒優(yōu)化模型,預(yù)測(cè)的鍋爐熱效率和NO_x排放量的平均相對(duì)誤差分別達(dá)到了0.054%和1.229%,其預(yù)測(cè)精度及泛化能力均較優(yōu),有更強(qiáng)的適用性能。在此模型基礎(chǔ)上,提出一種采用自適應(yīng)縮放因子與交叉因子和共享函數(shù)機(jī)制的差分進(jìn)化算法(DE),通過(guò)其演化博弈論中的NASH均衡,實(shí)現(xiàn)鍋爐燃燒的多目標(biāo)優(yōu)化,結(jié)果表明,基于NASH均衡的優(yōu)化方法可以得到操作變量的最優(yōu)解集,能夠更好地改善運(yùn)行工況,最終可以實(shí)現(xiàn)削峰填谷,使電站鍋爐保持一個(gè)穩(wěn)定均衡的燃燒狀態(tài)。
[Abstract]:It is necessary to solve the problem of energy saving and emission reduction in power plant by increasing the thermal efficiency of boiler and reducing the emission of pollutants such as NO_x. The combustion optimization model is established by using the least squares support vector machine (LSSVM-QGA) after the parameters are optimized by quantum genetic algorithm (QGA). The average relative errors of boiler thermal efficiency and NO_x emissions are 0.054% and 1.229%, respectively. The prediction accuracy and generalization ability are better and have stronger applicability. A differential evolutionary algorithm using adaptive scaling factor, crossover factor and shared function mechanism is proposed. The multi-objective optimization of boiler combustion is realized by NASH equalization in evolutionary game theory. The optimization method based on NASH equalization can get the optimal solution set of the operation variables, improve the operating conditions better, and finally realize the peak cutting and valley filling, so that the utility boiler can maintain a stable and balanced combustion state.
【作者單位】： 西安建筑科技大學(xué)信息與控制工程學(xué)院;西安艾貝爾科技發(fā)展有限公司;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項(xiàng)目(51508446) 陜西省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2015JM6337)~~
【分類號(hào)】：TM621.2;TP18

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6 趙明;賽俊聰;邱亞林;毛天;;電站鍋爐燃用劣質(zhì)煙煤的探討[A];2012年云南電力技術(shù)論壇論文集[C];2012年

7 陳寶，

本文編號(hào)：1650146