【摘 要】
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基于Matlab人工智能工具包对某300MW燃煤电站锅炉进行了燃烧优化混合建模:利用BP神经网络建立了锅炉燃烧特性的BP神经网络模型,用以预测锅炉热效率和NO_x排放质量浓度.基于该
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61262048)
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基于Matlab人工智能工具包对某300MW燃煤电站锅炉进行了燃烧优化混合建模:利用BP神经网络建立了锅炉燃烧特性的BP神经网络模型,用以预测锅炉热效率和NO_x排放质量浓度.基于该模型,以锅炉热效率和NO_x排放质量浓度为目标,结合Matlab遗传算法工具包对锅炉进行燃烧优化,并采用权重系数法将多目标优化问题转化为单目标优化问题.结果表明:锅炉热效率和NO_x排放质量浓度校验样本的相对误差平均绝对值分别为0.142%和1.790%,该模型具有良好的准确性和泛化能力;权重系数法可根据实际情况,以锅炉热效率或NO_x排放质量浓度为优化重点选取相应的权重系数,对燃烧优化具有一定的指导意义.
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