清华大学学报(自然科学版)
清華大學學報(自然科學版)
청화대학학보(자연과학판)
Journal of Tsinghua University
2005年
5期
693-696
,共4页
程伟良%夏国栋%徐寿臣%周茵
程偉良%夏國棟%徐壽臣%週茵
정위량%하국동%서수신%주인
锅炉%分级燃烧优化%人工神经网络%模拟进化算法
鍋爐%分級燃燒優化%人工神經網絡%模擬進化算法
과로%분급연소우화%인공신경망락%모의진화산법
为控制锅炉燃烧向环境排放NOx造成的污染,提出了分级燃烧技术的综合优化方案.建立了基于人工神经网络及模拟进化算法的100MW火电机组锅炉分级燃烧优化模型,选取16个影响因子进行了分级燃烧的7个可调节参数优化,以达到机组的性能优化目标.锅炉负荷为100%、90%、80%及70%,相应神经网络训练次数分别为11523、14810、13410及19732时满足均方差要求.该神经网络模型优化时采用的种群数为80,交叉概率为0.8,变异概率为0.15.结果表明:锅炉效率和NOx排放量优化计算值同实测值相对误差低于1%;NOx平均排放量由原来的812mg/m3降为645mg/m3.
為控製鍋爐燃燒嚮環境排放NOx造成的汙染,提齣瞭分級燃燒技術的綜閤優化方案.建立瞭基于人工神經網絡及模擬進化算法的100MW火電機組鍋爐分級燃燒優化模型,選取16箇影響因子進行瞭分級燃燒的7箇可調節參數優化,以達到機組的性能優化目標.鍋爐負荷為100%、90%、80%及70%,相應神經網絡訓練次數分彆為11523、14810、13410及19732時滿足均方差要求.該神經網絡模型優化時採用的種群數為80,交扠概率為0.8,變異概率為0.15.結果錶明:鍋爐效率和NOx排放量優化計算值同實測值相對誤差低于1%;NOx平均排放量由原來的812mg/m3降為645mg/m3.
위공제과로연소향배경배방NOx조성적오염,제출료분급연소기술적종합우화방안.건립료기우인공신경망락급모의진화산법적100MW화전궤조과로분급연소우화모형,선취16개영향인자진행료분급연소적7개가조절삼수우화,이체도궤조적성능우화목표.과로부하위100%、90%、80%급70%,상응신경망락훈련차수분별위11523、14810、13410급19732시만족균방차요구.해신경망락모형우화시채용적충군수위80,교차개솔위0.8,변이개솔위0.15.결과표명:과로효솔화NOx배방량우화계산치동실측치상대오차저우1%;NOx평균배방량유원래적812mg/m3강위645mg/m3.
