电站锅炉燃烧系统建模与多目标优化研究

摘要：

应用BP神经网络建立350MW电站锅炉效率和NOX排放的预测模型，应用权重系数变换法将多目标优化问题转为单目标优化。采用遗传算法得到9个参数的优化策略。在该优化策略下，NOX排放量由539.5 PPM下降到394.39 PPM，锅炉效率略有下降。仿真表明：结合遗传算法寻优的BP神经网络模型能很好的预测锅炉效率和NOX排放特性，经优化可得出不同工况下的优化策略，为锅炉最佳经济运行提供指导。

关键词： 多目标优化 BP神经网络 遗传算法 电站锅炉 燃烧系统

作者: 安恩科 陈卓 张伟

作者单位: 同济大学热能与环境工程研究所,上海,200092

会议类型: 国内会议

会议名称: 2010年全国能源环保生产技术会议

会议地点: 江西九江

会议语种:中文

页码: 695-699

在线出版日期: 2010-06-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）