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锅炉优化燃烧与混配煤信息系统分析
被引量：
1
1
作者
郭永安
詹田友
《广东电力》
2008年第6期20-24,共5页
通过对影响锅炉优化燃烧的着火特性、燃尽特性、结渣特性、含硫量、价格因素等的分析,给出了锅炉优化燃烧的模糊数学评判体系,同时与燃料混配煤信息系统联系,提出了系统开环控制模型,阐述了解决开环控制扰动的主要方法,认为:混配煤信息...
通过对影响锅炉优化燃烧的着火特性、燃尽特性、结渣特性、含硫量、价格因素等的分析,给出了锅炉优化燃烧的模糊数学评判体系,同时与燃料混配煤信息系统联系,提出了系统开环控制模型,阐述了解决开环控制扰动的主要方法,认为:混配煤信息系统只有将锅炉侧的研究、信息系统、混配煤设备在理论上有机地联系起来,才能保证混配煤信息系统运营的实际效果。
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关键词
混配煤
锅炉优化燃烧
模糊数学多级评判
开环控制模型
信息系统
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职称材料
基于改良的鸡群优化算法优化锅炉NO_x排放质量浓度
被引量：
7
2
作者
李霞
牛培峰
+2 位作者
马云鹏
陈科
王丘亚
《动力工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第4期293-300,共8页
为达到锅炉NO_x排放质量浓度最优的目标,针对鸡群优化算法收敛速度慢、容易早熟等缺点,对算法中母鸡和小鸡的觅食行为分别进行了修改,得到改良的鸡群优化(A-CSO)算法,并通过测试函数验证了A-CSO算法性能优于粒子群算法、引力搜索算法、...
为达到锅炉NO_x排放质量浓度最优的目标,针对鸡群优化算法收敛速度慢、容易早熟等缺点,对算法中母鸡和小鸡的觅食行为分别进行了修改,得到改良的鸡群优化(A-CSO)算法,并通过测试函数验证了A-CSO算法性能优于粒子群算法、引力搜索算法、磷虾群算法和原鸡群优化算法.利用A-CSO算法以及快速学习网建立锅炉NO_x排放质量浓度预测模型,对锅炉运行时的可调参数进行优化,获得锅炉燃烧优化调整方式.结果表明:优化后所有工况的NO_x排放质量浓度明显下降,相对下降率优于文献[12]中的结果;由于锅炉燃烧中飞灰含碳量的影响,可适当调整优化后的氧量和一次风量,以达到锅炉高效低污染燃烧.
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关键词
NOx排放质量浓度
快速学习网
改良的鸡群
优化
算法
锅炉
燃烧
优化
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职称材料
题名
锅炉优化燃烧与混配煤信息系统分析
被引量：
1
1
作者
郭永安
詹田友
机构
广东湛江电力有限公司
出处
《广东电力》
2008年第6期20-24,共5页
文摘
通过对影响锅炉优化燃烧的着火特性、燃尽特性、结渣特性、含硫量、价格因素等的分析,给出了锅炉优化燃烧的模糊数学评判体系,同时与燃料混配煤信息系统联系,提出了系统开环控制模型,阐述了解决开环控制扰动的主要方法,认为:混配煤信息系统只有将锅炉侧的研究、信息系统、混配煤设备在理论上有机地联系起来,才能保证混配煤信息系统运营的实际效果。
关键词
混配煤
锅炉优化燃烧
模糊数学多级评判
开环控制模型
信息系统
Keywords
coal blending
optimized combustion of boiler
fuzzy mathematics multilevel evaluation
open-loop control model
information system
分类号
TK227.1 [动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
TM621.2 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于改良的鸡群优化算法优化锅炉NO_x排放质量浓度
被引量：
7
2
作者
李霞
牛培峰
马云鹏
陈科
王丘亚
机构
燕山大学电气工程学院
河北科技师范学院数学与信息科技学院
出处
《动力工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第4期293-300,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61573306)
秦皇岛市科技局资助项目(201101A430)
+1 种基金
河北科技师范学院科学研究基金资助项目(0999-1301-2536)
河北科技师范学院教学研究资助项目(JYZD201413)
文摘
为达到锅炉NO_x排放质量浓度最优的目标,针对鸡群优化算法收敛速度慢、容易早熟等缺点,对算法中母鸡和小鸡的觅食行为分别进行了修改,得到改良的鸡群优化(A-CSO)算法,并通过测试函数验证了A-CSO算法性能优于粒子群算法、引力搜索算法、磷虾群算法和原鸡群优化算法.利用A-CSO算法以及快速学习网建立锅炉NO_x排放质量浓度预测模型,对锅炉运行时的可调参数进行优化,获得锅炉燃烧优化调整方式.结果表明:优化后所有工况的NO_x排放质量浓度明显下降,相对下降率优于文献[12]中的结果;由于锅炉燃烧中飞灰含碳量的影响,可适当调整优化后的氧量和一次风量,以达到锅炉高效低污染燃烧.
关键词
NOx排放质量浓度
快速学习网
改良的鸡群
优化
算法
锅炉
燃烧
优化
Keywords
NOx emission concentration
fast-learning network
ameliorated chicken swarm optimizationalgorithm
boiler combustion optimization
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
锅炉优化燃烧与混配煤信息系统分析
郭永安
詹田友
《广东电力》
2008
1
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职称材料
2
基于改良的鸡群优化算法优化锅炉NO_x排放质量浓度
李霞
牛培峰
马云鹏
陈科
王丘亚
《动力工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017
7
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职称材料
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