基于遗传算法和支持向量机的低NO_x燃烧优化

作者：王春林; 周昊; 李国能; 凌忠钱; 岑可法

来源：中国电机工程学报, 2007, (11): 40-44.

DOI：10.13334/j.0258-8013.pcsee.2007.11.008

• 锅炉
• 燃烧
• NOx
• 支持向量机
• 遗传算法 boiler
• combustion
• NOx
• support vector machine
• genetic algorithms

大型四角切圆电站锅炉NOx排放是造成环境污染的重要因素,也是电厂关心的重要问题。影响燃煤锅炉NOx排放量的因素众多而且复杂。对锅炉NOx排放特性进行建模预测,并结合优化算法实现燃烧优化是降低锅炉NOx排放的有效方法。文中应用支持向量机算法建立了大型四角切圆燃烧锅炉NOx排放特性模型,接合遗传算法,利用NOx排放的热态实炉试验数据对模型进行了校验,对锅炉运行参数进行了优化。结果表明,通过遗传算法的寻优,NOx排放量有比较明显的降低。支持向量机与遗传算法相结合与其它方法相比具有泛化能力好,计算速度快等优点,是锅炉NOx排放控制的有效工具。

• 单位
  能源清洁利用国家重点实验室