基于改进花授粉算法和极限学习机的锅炉NOx排放优化

来源 :动力工程学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：bendanban

【摘要】

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为降低电站锅炉NOx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

【作者】

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牛培峰李进柏刘楠李国强王荣彦

【机构】

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燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室,河北秦皇岛,066004燕山大学材料科学与工程学院,河北秦皇岛,066004;

【出处】

：

动力工程学报

【发表日期】

：

2018年10期

【关键词】

：

燃烧优化 NOx 极限学习机改进的花授粉算法

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为降低电站锅炉NOx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NOx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NOx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NOx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NOx排放质量浓度明显低于花授粉算法,为燃煤锅炉降低NOx排放质量浓度提供了参考.

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