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基于PSO-LSSVM的循环流化床锅炉多目标燃烧优化
被引量：
4
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作者
张殿朝
李俊峰
王义俊
《广东电力》
2022年第7期98-106,共9页
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NO_(x)排放量的多目标燃烧优化方案。首先分...
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NO_(x)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。
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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
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职称材料
题名
基于PSO-LSSVM的循环流化床锅炉多目标燃烧优化
被引量：
4
1
作者
张殿朝
李俊峰
王义俊
机构
内蒙古京泰发电有限责任公司
出处
《广东电力》
2022年第7期98-106,共9页
文摘
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NO_(x)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。
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
Keywords
CFB boiler
multi-objective combustion optimization
principal component analysis
least squares support vector machine(LSSVM)
particle swarm optimization
分类号
TM621.2 [电气工程—电力系统及自动化]
TP273.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
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1
基于PSO-LSSVM的循环流化床锅炉多目标燃烧优化
张殿朝
李俊峰
王义俊
《广东电力》
2022
4
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