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基于最小二乘支持向量机的电站锅炉高效率低NO_(x)的多目标优化研究
1
作者
梁中荣
蓝茂蔚
+3 位作者
郑国
何荣强
屈可扬
甘云华
《发电技术》
CSCD
2023年第6期809-816,共8页
针对锅炉燃烧系统的多目标优化,在所建立的锅炉燃烧系统预测模型的基础上,分别采用加权−粒子群算法和多目标粒子群优化(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)算法优化锅炉系统的可调整运行参数,以实现锅炉高效率低NO_(x...
针对锅炉燃烧系统的多目标优化,在所建立的锅炉燃烧系统预测模型的基础上,分别采用加权−粒子群算法和多目标粒子群优化(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)算法优化锅炉系统的可调整运行参数,以实现锅炉高效率低NO_(x)排放。分析表明,2种优化算法所得的运行参数相近,趋势与燃烧特性分析和燃烧调整试验结果相符合,说明智能算法优化电站锅炉燃烧系统有效可行。但是加权−粒子群优化算法主观依赖性严重,难以选取合适的权值,优化时间长且结果少;而MOPSO算法优化时间远远小于加权−粒子群算法优化时间,并且优化结果更多,优化效率更高,更有利于指导锅炉的实际运行。
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关键词
电站锅炉
多目标优化
加权−粒子群算法
多目标
粒子
群
优化(MOPSO)
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职称材料
题名
基于最小二乘支持向量机的电站锅炉高效率低NO_(x)的多目标优化研究
1
作者
梁中荣
蓝茂蔚
郑国
何荣强
屈可扬
甘云华
机构
湛江电力有限公司
中国能源建设集团广东省电力设计研究院有限公司
华南理工大学电力学院
出处
《发电技术》
CSCD
2023年第6期809-816,共8页
基金
国家自然科学基金项目(52376108)
广东省基础与应用基础研究基金项目(2020B1515020040)。
文摘
针对锅炉燃烧系统的多目标优化,在所建立的锅炉燃烧系统预测模型的基础上,分别采用加权−粒子群算法和多目标粒子群优化(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)算法优化锅炉系统的可调整运行参数,以实现锅炉高效率低NO_(x)排放。分析表明,2种优化算法所得的运行参数相近,趋势与燃烧特性分析和燃烧调整试验结果相符合,说明智能算法优化电站锅炉燃烧系统有效可行。但是加权−粒子群优化算法主观依赖性严重,难以选取合适的权值,优化时间长且结果少;而MOPSO算法优化时间远远小于加权−粒子群算法优化时间,并且优化结果更多,优化效率更高,更有利于指导锅炉的实际运行。
关键词
电站锅炉
多目标优化
加权−粒子群算法
多目标
粒子
群
优化(MOPSO)
Keywords
power station boiler
multi-objective optimization
weighted-particle swarm optimization
multiobjective particle swarm optimization(MOPSO)
分类号
TK227 [动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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作者
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1
基于最小二乘支持向量机的电站锅炉高效率低NO_(x)的多目标优化研究
梁中荣
蓝茂蔚
郑国
何荣强
屈可扬
甘云华
《发电技术》
CSCD
2023
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职称材料
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