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时间:2020-03-28
《基于风驱动算法的锅炉NOx排放模型优化.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第36卷第9期动力工程学报V01.36N。.92016年9月JournalofChineseSocietyofPowerEngineerings。p·2016文章编号:1674—7607(2016)090732—07中图分类号:TK224.9文献标志码:A学科分类号:470.30基于风驱动算法的锅炉NOz排放模型优化牛培峰,赵振,马云鹏,陈科,王丘亚,赵庆冲(燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室,河北秦皇岛066004)摘要:为了准确地预测电站锅炉的N(),排放量,以某300MW亚临界循环流化床锅炉为研究对象,利用自适应风驱动优化(AWDO)算法和极端学习
2、机(EI。M)进行综合建模,并根据不同工况下现场收集的样本数据检验该模型的预测能力;将该模型的预测值与基本极端学习机、差分进化算法、粒子群算法和基本风驱动算法优化的极端学习机模型预测值进行比较.结果表明:AWDO算法可以更好地找到优化参数,该算法优化的极端学习机模型具有良好的预测精度和泛化能力,可以准确、有效地预测电站锅炉的NO。排放量.关键词:N(工排放;循环流化床锅炉;极端学习机;风驱动优化算法ModelImprovementforBoilerNOxEmissionBasedonWindDrivenOptimizationAlgorithmNJUPeifen
3、g,ZHAOZhell,MAYunpeng,CHENKe。W.ANGQiuya,ZHAOQingchong(KeyLabofIndustrialComputerControlEngineeringofHebeiProvince,YanshanUniversity,Qinhuangdao066004。HebeiProvince,China)Abstract:ToaccuratelypredicttheNO,emissionofpowerplantboilers,aunifiedmodelwasestablishedusingadaptivewinddrivenop
4、timization(AWD())algorithmandextremelearningmachine(ELM)bytak—ingthe300MWsubcriticalcirculatingfluidizedbedboilerasanobjectofstudy.Predictionabilityofthemodelwasthenverifiedwithsampledataobtainedunderdifferentworkingconditions,anditspredictionresultsweresubsequentlycomparedwiththatof
5、basicEl。MmodelsandtheELMmodelsoptimizedbydif—ferentialevolutionalgorithm,particleswarmoptimizationandwinddrivenoptimization,respectively.Re—suitsshowthattheAWDOalgorithmhasastrongcapabilityinparameteroptimization,andtheEl。Mrood—eloptimizedbyAWDOalgorithmhasahigherpredictionaccuracyan
6、dgeneralizationability,whichthere—foreisabletopredicttheNO。emissionofpowerplantsaccuratelyandeffectively.Keywords:NO,emission;circulatingfluidizedbedboiler;extremelearningmachine;winddrivenoptimi—zationalgorithm燃料燃烧产生的氮氧化物(主要是N()和NO!,总称NO,)是大气污染的主要有害物质之一.煤炭的燃烧是NO。的主要来源之一=1=.在中国,50%以上
7、的NO,来源于电站锅炉‘2I.NO,排放的收稿日期:201510—26基金项目:国家自然科学基金资助项目(61573306.61103331)作者简介:牛培峰(1958).男.吉林舒兰人,教授,博十生导师.研究方向为复杂丁业系统的智能建模与智能控制和流程工业综合自动化电话(Tel.):03358072979;E—mail:npf882000@163.corn.第9期牛培峰.等:基于风驱动算法的锅炉NO,排放模型优化控制过程分为2个阶段.首先要建立NO,排放的稳态模型.然后再优化锅炉运行参数。.因此,建立有效的N(),排放特性预测模型对电站锅炉的燃烧优化至关重要.
8、然而,影响锅炉N(),排
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