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基于人工神经网络和模拟进化算法的分级燃烧优化
引用本文:程伟良,夏国栋,徐寿臣,周茵.基于人工神经网络和模拟进化算法的分级燃烧优化[J].清华大学学报(自然科学版),2005,45(5):693-696.
作者姓名:程伟良  夏国栋  徐寿臣  周茵
作者单位:华北电力大学,动力工程系,北京,102206;北京工业大学,环境与能源工程学院,北京,100022;国家电网公司,高级培训中心,北京,100085
基金项目:国家"九七三"重点基础研究项目(20000263)
摘    要:为控制锅炉燃烧向环境排放NOx造成的污染,提出了分级燃烧技术的综合优化方案.建立了基于人工神经网络及模拟进化算法的100MW火电机组锅炉分级燃烧优化模型,选取16个影响因子进行了分级燃烧的7个可调节参数优化,以达到机组的性能优化目标.锅炉负荷为100%、90%、80%及70%,相应神经网络训练次数分别为11523、14810、13410及19732时满足均方差要求.该神经网络模型优化时采用的种群数为80,交叉概率为0.8,变异概率为0.15.结果表明锅炉效率和NOx排放量优化计算值同实测值相对误差低于1%;NOx平均排放量由原来的812mg/m3降为645mg/m3.

关 键 词:锅炉  分级燃烧优化  人工神经网络  模拟进化算法
文章编号:1000-0054(2005)05-0693-04
修稿时间:2004年3月30日

Staged combustion optimization based on artificial neural network and simulation evolvement algorithm
Cheng Weiliang,Xia Guodong,XU Shouchen,ZHOU Yin.Staged combustion optimization based on artificial neural network and simulation evolvement algorithm[J].Journal of Tsinghua University(Science and Technology),2005,45(5):693-696.
Authors:Cheng Weiliang  Xia Guodong  XU Shouchen  ZHOU Yin
Abstract:
Keywords:boilers  staged combustion optimization  artificial neural network  simulation evolvement algorithm
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