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时间:2019-03-13
《基于智能优化算法的电站锅炉燃烧优化》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、-哉;释纖瞧竿編穿黑,‘’—、?,-心;乂*‘;一:>,人二、记/:、杂、一、-;±学位论文、:’{溫.硕^-S于旨能體算法自袖站W纖體iMr-U村litoilerCombus村onOtyBpimizationBasedon.InteUigentOptimizationAlo州:hm每g^^8脚賴’心<^1U:;听:V?’‘'>,.r,;;〇媒.,.'‘、-‘飞‘i‘7’六公VL*4-,'{、J-V\<、、- ̄**LV\、",式,f井中一广VLf、■巧,矣
2、*_/立t、,,'三京J广,‘'—'、’?'''>?I’,‘,、、/';;‘:,/、?/2015年3月三^,、.双识、作’八弘,巧接转轉穀‘‘‘-、‘;"'、‘八,、i’义,鴻。,托測矜,f—f,^冷‘4u::,:!沪晒^国内图书分类号;TK227.1学校代码:10079国际图书分类号:621.1密级;公开硕±学位论文基于智能仇化算法的电站锅妒燃烧优化硕±研究生:张振星导师;孙保民教授申请学位;工学硕±学科;动力工程及其工程热物理专业:热能工程所在学院;能源动力与机
3、械工程学院答辩日期;2015年3月授予学位单位;华北电力大学ClassifiedIndex:TK227.1U:.D.C的1.1ThesisfortheMasterDereegUtilitBoilerCombustionOtimizationBasedonypIntellientOtimizationAlorithmgpgZhanZhenxinCandidate:ggSuervisor:Prof.SunBaominpSchoolofEnerPowerandMechanicalSc
4、hool:gyEnineeringgMarch2015Da,teofDefence:--nDegreeConferringInstitution:NorthChinaElectricPowerUiversity华北电力大学硕±学位论文原创性声明本人郑重声明;此处所提交的硕±学位论文《基于智能优化算法的电站锅炉燃烧优化》,是本人在导师指导下,在华北电力大学攻读硕±学位期间独立进行研究工作所取得的成果。据本人所知,论文中除已注明部分外不包含他人己发表或撰写过的研巧成果。对本文的研究工作做出重要贡献的个人巧集体,均已在文中!
5、^明确方式注明。本声的法律结果将完全由本入承担。作者签名:日期技年多月么巧华北电力大学硕±学位论文使用授权书《基于智能优化算法的电站锅炉燃烧优化》系本人在华北电力大学攻读硕±学位期间在导师指导下完成的硕±学位论文。本论文的研究成果归华北电为大学所有,本论文的研究内容不得W其它单位的名义发表。本人完全了解华北电力大学关于保、存,同意、使用学位论文的规定学校保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版本,同意学校将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,允许论文被查阅和借阅,学校可W为存在馆际合作关系的兄弟高校用户提供文
6、献传递服务和交换服务,。本人授权华北电力大学可W采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、可W公布论文的全部或部分内容。""本学位论文属于(请在W上相应方框内打V):保密□,在年解密后适用本授权书不保密□作者签名:日期:从/巧若月>1?曰导师签名:日期:1〇/辟3>月从日摘要摘要燃煤电站锅炉不仅消耗大量的煤炭资源,也排放出了大量的大气污染物。在提高锅炉效率降低煤耗和控制污染物排放来缓解高耗能和重污染的突出问题上,基于智能算法的锅炉燃烧优化方法相比传统方法有其独特优势,可W为电站锅炉高效率低污染运行提供有效的指导。通
7、过分析300MW锅炉和1000MW锅炉的运行数据,利用支持向量回归机建立了NOJ非放SVM模型和锅炉热效率SVM模型,比较了基于RBF核画数和Smoidig核函数的模型性能(GA)和果蛹优化算法(FOA)对;分别采用自适应遗传算法模型参数进行优他,并比较了各自模型的泛化能为和预测精度性能,结果表明FOA优化的SVM模型更具有优势。建立好的锅炉NOy排放和锅炉热效率的SVM模型为基础,结合自适应遗传一,算法,在不考虑对效率影响的情况下单对NOx排放进行优化时,NO,排放水平在优化后能够得到大幅降低,但是与此同时也会造成锅炉
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