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摘要
锅炉氧量是大型燃煤机组送风系统控制的重要参数,其设定值是否合理对锅炉效率和NOx排放浓度有直接影响。为更科学合理地确定锅炉氧量设定值,提出了一种基于改进PSO和双隐层BP网络的锅炉氧量优化策略。借助某1000MW火电机组历史运行数据,建立以机组主要参数及氧量为输入、锅炉效率和NOx排放为输出的双隐层BP网络模型。为更快的搜索到最优氧量,提出一种引入变异机制的混沌简化粒子群算法。采用Gauss/mouse混沌映射增加初始种群的多样性,在位置更新过程中引入非线性递增惯性权重和高斯变异机制,提高算法跳出局部最优的能力。以双隐层BP网络模型为基础构建适应度函数寻优得到最优氧量设定值,实验结果表明改进算法具有更好的收敛速度和精度,可以高效准确地预测当前工况下的氧量最佳值,为锅炉优化运行提供指导。
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