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典型文献
基于PSO-LSSVM的循环流化床锅炉多目标燃烧优化
文献摘要:
为了平衡循环流化床(circulating fluidized bed,CFB)锅炉经济性和环保性的关系,实现高效低污染的燃烧,基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法,提出兼顾提高锅炉热效率与降低NOx排放量的多目标燃烧优化方案.首先分析优化目标的影响因素,筛选出相关辅助变量,采用主成分分析法对变量特征集进行降维;然后利用PSO算法优化最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)参数,基于训练样本建立CFB锅炉的综合模型,并通过测试样本验证所建立模型的拟合精确度;在明确优化目标函数后,采用PSO算法对模型的可调参数进行寻优,分析锅炉在高、中、低负荷3种工况下的最佳运行参数,以达到多目标燃烧优化的目的.所提优化方案可在保证安全运行的前提下,挖掘CFB锅炉自身的经济和环保潜力.
文献关键词:
循环流化床锅炉;多目标燃烧优化;主成分分析;最小二乘支持向量机;粒子群优化算法
作者姓名:
张殿朝;李俊峰;王义俊
作者机构:
内蒙古京泰发电有限责任公司,内蒙古 鄂尔多斯 017100
文献出处:
引用格式:
[1]张殿朝;李俊峰;王义俊-.基于PSO-LSSVM的循环流化床锅炉多目标燃烧优化)[J].广东电力,2022(07):98-106
A类:
多目标燃烧优化
B类:
PSO,LSSVM,循环流化床锅炉,circulating,fluidized,bed,CFB,环保性,低污染,particle,swarm,optimization,锅炉热效率,NOx,分析优化,优化目标,辅助变量,征集,算法优化,最小二乘支持向量机,least,squares,support,vector,machine,训练样本,综合模型,建立模型,可调参数,低负荷,佳运,运行参数,粒子群优化算法
AB值:
0.287787
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