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基于差分量子粒子群算法的锅炉NO_x排放模型优化
被引量：
17
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作者
董泽
马宁
孟磊
《动力工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期191-197,共7页
提出一种基于改进的差分量子粒子群(DEQPSO)算法,将其与超限学习机(ELM)相结合,以某1 000 MW超超临界机组锅炉燃烧系统为研究对象,建立了NO_x排放模型,采用现场样本数据测试所建模型的预测能力,并将该模型的预测结果与基本超限学习机以...
提出一种基于改进的差分量子粒子群(DEQPSO)算法,将其与超限学习机(ELM)相结合,以某1 000 MW超超临界机组锅炉燃烧系统为研究对象,建立了NO_x排放模型,采用现场样本数据测试所建模型的预测能力,并将该模型的预测结果与基本超限学习机以及引力搜索算法(GSA)、粒子群算法(PSO)和量子粒子群算法(QPSO)优化的超限学习机模型的预测结果进行了对比。结果表明:DEQPSO算法具有更好的参数优化性能,DEQPSO-ELM模型具有较强的泛化能力和良好的预测精度,为电站锅炉NO_x排放质量浓度预测提供了一种有效方法。
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关键词
电站锅炉
NOx
差分量子粒子群算法
超限学习机
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职称材料
题名
基于差分量子粒子群算法的锅炉NO_x排放模型优化
被引量：
17
1
作者
董泽
马宁
孟磊
机构
华北电力大学河北省发电过程仿真与优化控制工程技术研究中心
华北电力大学控制与计算机工程学院
大唐环境产业集团股份有限公司
出处
《动力工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期191-197,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(2015BJ0030)
山西省煤基重点科技攻关资助项目(MD2014-06-06-02)
文摘
提出一种基于改进的差分量子粒子群(DEQPSO)算法,将其与超限学习机(ELM)相结合,以某1 000 MW超超临界机组锅炉燃烧系统为研究对象,建立了NO_x排放模型,采用现场样本数据测试所建模型的预测能力,并将该模型的预测结果与基本超限学习机以及引力搜索算法(GSA)、粒子群算法(PSO)和量子粒子群算法(QPSO)优化的超限学习机模型的预测结果进行了对比。结果表明:DEQPSO算法具有更好的参数优化性能,DEQPSO-ELM模型具有较强的泛化能力和良好的预测精度,为电站锅炉NO_x排放质量浓度预测提供了一种有效方法。
关键词
电站锅炉
NOx
差分量子粒子群算法
超限学习机
Keywords
power plant boiler
NOx
DEQPSO algorithm
ELM
分类号
TK22 [动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于差分量子粒子群算法的锅炉NO_x排放模型优化
董泽
马宁
孟磊
《动力工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019
17
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