基于改进花授粉算法和极限学习机的锅炉NO_x排放优化

为降低电站锅炉NO_x排放质量浓度,对花授粉算法中转换概率和局部搜索进行修改,得到改进的花授粉算法,利用改进花授粉算法和极限学习机以某330 MW燃煤锅炉运行历史数据为基础建立锅炉NO_x排放特性模型;基于所建模型,采用改进花授粉算法对燃煤锅炉运行时可调参数进行寻优来优化NO_x排放质量浓度。结果表明:相比于BP神经网络模型和极限学习机模型,所建NO_x排放特性模型的预测精度更高,改进的花授粉算法优化后的NO_x排放质量浓度明显低于花授粉算法,为燃煤锅炉降低NO_x排放质量浓度提供了参考。