神经网络与模拟退火算法结合的锅炉低NOx燃烧优化

对某600MW燃煤电站锅炉进行了多工况热态NO_x排放特性测量,在利用多层前向神经网络对该锅炉的NO_x排放特性进行建模的基础上,将神经网络模型与模拟退火全局优化算法相结合,实现了锅炉的低NO_x燃烧的优化,计算得到可获得低NO_x排放浓度的具体燃烧配风方案.文中对2种不同退火参数的模拟退火算法进行了比较,结果说明采用T₀=50K,α=0.6的参数可以获得较好的寻优效果.本文研究结果为实现大型电站锅炉低NO_x燃烧控制的在线优化技术打下了基础.     

神经网络与模拟退火算法结合的锅炉低NOx燃烧优化

对某600MW燃煤电站锅炉进行了多工况热态NOx排放特性测量,在利用多层前向神经网络对该锅炉的NOx排放特性进行建模的基础上,将神经网络模型与模拟退火全局优化算法相结合,实现了锅炉的低NOx燃烧的优化,计算得到可获得低NOx排放浓度的具体燃烧配风方案.文中对2种不同退火参数的模拟退火算法进行了比较,结果说明采用T0=50K,α=0.6的参数可以获得较好的寻优效果.本文研究结果为实现大型电站锅炉低NOx燃烧控制的在线优化技术打下了基础.