锅炉燃烧智能优化技术研究

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ｐｒｏｖｉｄｅｓａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｍｅａｎｓｔｏｒｅａｌｉｚｅｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｂｊｅｃｔｉｖｅｓｏｆｈｉｇｈｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙａｎｄｌｏｗｐｏｌｌｕｔｉｏｎｆｏｒ
ＳｔｕｄｙｏｎＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＣｏｍｂｕｓｔｉｏｎＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆＢｏｉｌｅｒｓ
ＹｉｎＬｉｎｇｘｉａｏ，ＷａｎｇＭｉｎｇｃｈｕｎ，ＳｈａｎｇＱｉａｎｇ
第２８卷第２期２０１４年３月
发电没备
ＰＯＷＥＲＥＱＵＩＰＭＥＮＴ
Ｖｏ１．２８。Ｎｏ．２
Ｍａｒ．２Ｏ１４
一＇ ’’’’’’’’’’、
２研究与分析：
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锅炉燃烧智能优化技术研究
尹凌霄，王明春，尚强（东南大学能源与环境学院，南京２１００９６）
摘要：根据燃烧特性试验数据，利用支持向量机建立锅炉燃烧过程ＮＯ排放与热效率的响应特性模
型。结合粒子群算法分别对模型参数和锅炉的运行参数进行优化，找到了使得ＮＯ质量浓度降低和热效率
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｎｅｒｇｙａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，ＳｏｕｔｈｅａｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００９６，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｄａｔａｏｆｂｏｉｌｅｒｃｏｍｂｕｓｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ，ｒｅｓｐｏｎｓｅｍｏｄｅｌｓｏｆＮＯｅｍｉｓｓｉｏｎａｎｄｔｈｅｒｍａｌｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｄｕｒｉｎｇｂｏｉｌｅｒｃｏｍｂｕｓｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｗｅｒｅｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｕｓｉｎｇｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒ
ｐｏｗｅｒｓｔａｔｉｏｎｂｏｉｌｅｒｓ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｂｏｉｌｅｒ；ｃｏｍｂｕｓｔｉｏｎｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ；ｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ；ｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ
同，但具有相互矛盾的要求。建立兼顾锅炉热效
化。结果表明：该方法具有较高的精度和良好的泛化能力，是实现多目标优化的有效手段。
ａｌｇｏｒｉｔｈｍ
近年来，随着煤炭价格的不断攀升和环保要求的日益严格，我国的电站锅炉运行面临着降低运行成本和降低污染物排放的双重要求，如何实现高效低污染燃烧优化引起了人们的关注。ＮＯ排放和锅炉热效率是燃烧优化需考虑的两大优化控制目标，两者的影响wenku.baidu.com因素大部分相
提高的运行参数组合，为实现电站锅炉高效低污染的优化目标提供了有效手段。
关键词：锅炉；燃烧优化支持向量机；粒子群算法中图分类号：ＴＫ２２４．１文献标志码：Ａ文章编号：１６７１ — ０８６Ｘ（２０１４）０２ — ００８１ — ０５
ｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ａｎｏｐｔｉｍｕｍｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｏｆｏｐｅｒａｔｉｎｇｐａｒａｍｅｔｅｒｓｗａｓｏｂｔａｉｎｅｄ，ｉｎｗｈｉｃｈｃａｓｅｔｈｅＮｏｍａｓｓｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｃａｎｂｅｌｏｗｅｒｅｄａｎｄｔｈｅｔｈｅｒｍａｌｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｃａｎｂｅｉｍｐｒｏｖｅｄ，ｗｈｉｃｈ
ｍａｃｈｉｎｅ（ＳＶＭ）．Ｂｙｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇｔｈｅｍｏｄｅｌｐａｒａｍｅｔｅｒｓａｎｄｂｏｉｌｅｒｏｐｅｒａｔｉｎｇｐａｒａｍｅｔｅｒｓｗｉｔｈ