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基于神经网络和粒子群算法的锅炉燃烧优化方法
被引量：
1
1
作者
王楠
郭福运
《黑龙江科技信息》
2012年第28期119-119,118,共2页
通过对火电厂锅炉燃烧控制系统送风调节系统研究现状分析,提出一种基于粒子群优化算法的锅炉燃烧优化方法。其基本思想:首先利用燃烧特性试验数据,借助于Matlab软件建立了火电厂锅炉燃烧特性的神经网络模型,在此基础上利用粒子群优化算...
通过对火电厂锅炉燃烧控制系统送风调节系统研究现状分析,提出一种基于粒子群优化算法的锅炉燃烧优化方法。其基本思想:首先利用燃烧特性试验数据,借助于Matlab软件建立了火电厂锅炉燃烧特性的神经网络模型,在此基础上利用粒子群优化算法寻找送风调节系统最佳氧量设定值,进而调节送风量,实现锅炉燃烧的整体优化。结果表明:基于粒子群优化神经的算法为锅炉燃烧优化方法优化提供一条新的途径。
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关键词
锅炉
最佳含氧量
神经网络
粒子群算法
燃烧优化
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题名
基于神经网络和粒子群算法的锅炉燃烧优化方法
被引量：
1
1
作者
王楠
郭福运
机构
包头东华热电有限公司生产运营部
出处
《黑龙江科技信息》
2012年第28期119-119,118,共2页
文摘
通过对火电厂锅炉燃烧控制系统送风调节系统研究现状分析,提出一种基于粒子群优化算法的锅炉燃烧优化方法。其基本思想:首先利用燃烧特性试验数据,借助于Matlab软件建立了火电厂锅炉燃烧特性的神经网络模型,在此基础上利用粒子群优化算法寻找送风调节系统最佳氧量设定值,进而调节送风量,实现锅炉燃烧的整体优化。结果表明:基于粒子群优化神经的算法为锅炉燃烧优化方法优化提供一条新的途径。
关键词
锅炉
最佳含氧量
神经网络
粒子群算法
燃烧优化
分类号
TM621.2 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
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1
基于神经网络和粒子群算法的锅炉燃烧优化方法
王楠
郭福运
《黑龙江科技信息》
2012
1
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