期刊论文

李素芬

吴祯祥,葛玉林

2007-03-30

热科学与技术

CSCD

J

6

1

26-31

1671-8097

电站锅炉;氮氧化物;效率;最小二乘支持向量机;多目标粒子群优化算法

由于锅炉设备庞大,运行条件复杂,煤种多变等因素,很难建立锅炉NOx排放与效率的函数模型.利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立了以锅炉NOx排放与热效率为输出的混合模型,并对此模型进行了校验.结果表明,该模型具有调节参数少、运算速度快、结果稳定、预测精度高等优点,可以根据燃煤特性以及各操作参数准确预报锅炉在不同工况下的NOx排放和效率.针对模型的多目标优化问题,采用多目标粒子群优化算法MOPSO(multiple objective particle swarm optimization)对某工况进行优化仿真,在提高效率的同时降低了NOx排放.