人工智能技术在电站锅炉燃烧优化中的应用研究

被引:94
作者
王培红
李磊磊
陈强
董益华
机构
[1] 东南大学动力系,东南大学动力系,东南大学动力系,东南大学动力系江苏南京,江苏南京,江苏南京,江苏南京
关键词
锅炉; 神经网络; 遗传算法; 燃烧优化; NOx排放; 锅炉效率;
D O I
10.13334/j.0258-8013.pcsee.2004.04.034
中图分类号
TK39 [热工量测和热工自动控制的应用];
学科分类号
080702 ;
摘要
电站锅炉的运行面临降低运行成本与降低污染物排放的双重要求,高效低污染的优化决策问题日益引起关注。由于锅炉设备结构庞大,运行条件复杂,燃料性质多变等因素,建立电站锅炉排放特性的函数模型难度极大,为满足锅炉高效低污染燃烧优化研究的需要,该文借助优化燃烧特性试验数据,建立了电站锅炉热效率与 NOx 排放的响应特性的神经网络与解析函数的混合模型。文中使用了非函数形式的响应模型,燃烧优化采用了十进制遗传算法。优化数值解表明,该方法可针对锅炉热效率和 NOx 排放的不同优化目标,给出可行的调整各风门开度等操作量的优化控制方案。
引用
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页数:5
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