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基于多目标粒子群算法的城市固废焚烧过程智能操作优化
被引量：
1
1
作者
蒙西
侯启正
乔俊飞
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期2462-2473,共12页
城市固废焚烧(Municipal solid waste incineration,MSWI)技术因兼具减量化、无害化、资源化等特点,已成为治理固废污染的主要方式.由于城市固废成分复杂,含水率、热值动态波动,固废燃烧、余热利用、烟气净化等环节耦合冲突,实际工业过...
城市固废焚烧(Municipal solid waste incineration,MSWI)技术因兼具减量化、无害化、资源化等特点,已成为治理固废污染的主要方式.由于城市固废成分复杂,含水率、热值动态波动,固废燃烧、余热利用、烟气净化等环节耦合冲突,实际工业过程难以高效运行.为此,本文提出了一种基于多目标粒子群算法的城市固废焚烧过程智能操作优化方法,以期实现燃烧效率和烟气净化效率的协同优化.首先,设计自组织径向基函数(Self-organizing radial basis function,SORBF)神经网络建立运行指标模型,实现城市固废焚烧过程运行性能的在线评价;其次,引入区域拥挤度指标提出了一种改进的多目标粒子群优化算法,以获取操作变量的Pareto解集;然后,利用熵权法确定操作变量最佳设定值,实现城市固废焚烧过程高效运行;最后,通过北京某城市固废焚烧厂的实际运行数据对所提方法进行验证,实验结果表明基于多目标粒子群算法的智能操作优化方法可以实现燃烧效率与脱硝效率的协同提升.
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关键词
城市固废焚烧过程
燃烧效率
NOX排放
运行指标模型
多目标粒子群算法
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职称材料
题名
基于多目标粒子群算法的城市固废焚烧过程智能操作优化
被引量：
1
1
作者
蒙西
侯启正
乔俊飞
机构
北京工业大学信息学部
智慧环保北京实验室
智能感知与自主控制教育部工程研究中心
出处
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期2462-2473,共12页
基金
国家自然科学基金(62273013,62021003)
北京市科技新星计划(20230484310)
科技创新2030“新一代人工智能”重大项目(2021ZD0112301)资助。
文摘
城市固废焚烧(Municipal solid waste incineration,MSWI)技术因兼具减量化、无害化、资源化等特点,已成为治理固废污染的主要方式.由于城市固废成分复杂,含水率、热值动态波动,固废燃烧、余热利用、烟气净化等环节耦合冲突,实际工业过程难以高效运行.为此,本文提出了一种基于多目标粒子群算法的城市固废焚烧过程智能操作优化方法,以期实现燃烧效率和烟气净化效率的协同优化.首先,设计自组织径向基函数(Self-organizing radial basis function,SORBF)神经网络建立运行指标模型,实现城市固废焚烧过程运行性能的在线评价;其次,引入区域拥挤度指标提出了一种改进的多目标粒子群优化算法,以获取操作变量的Pareto解集;然后,利用熵权法确定操作变量最佳设定值,实现城市固废焚烧过程高效运行;最后,通过北京某城市固废焚烧厂的实际运行数据对所提方法进行验证,实验结果表明基于多目标粒子群算法的智能操作优化方法可以实现燃烧效率与脱硝效率的协同提升.
关键词
城市固废焚烧过程
燃烧效率
NOX排放
运行指标模型
多目标粒子群算法
Keywords
Municipal solid waste incineration(MSWI)process
combustion efficiency
NOx emissions
operational index model
multi-objective particle swarm algorithm
分类号
X705 [环境科学与工程—环境工程]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多目标粒子群算法的城市固废焚烧过程智能操作优化
蒙西
侯启正
乔俊飞
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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