量子遗传算法和神经网络的锅炉燃烧优化控制

发布时间：2025-05-11 03:38

　　 锅炉燃烧优化控制技术是一种对发电厂实现高效燃烧和低污染排放控制的最节约成本、最有效的方法。提出一种基于量子遗传算法和神经网络的混合优化方法,借助发电厂锅炉燃烧特性试验数据,建立神经网络的锅炉燃烧模型,使用量子遗传算法优化锅炉燃烧的二次风门开度和燃烧器摆角度,从而调节各优化目标的最佳设定值,来实现锅炉燃烧对热效率和氮氧排放量的整体优化和控制。仿真结果表明,调节优化二次风门开度和燃烧器摆角度对锅炉燃烧效率和氮氧排放量有着较好的改善,证明该方法具有泛化能力好和求解速度快,对锅炉燃烧过程具有较好的预测控制效果。

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【部分图文】：

图5锅炉燃烧效率和NOx排放最佳适应图

为了使锅炉燃烧效率和氮氧化物排放量过大影响整体的优化水平，必须同时兼顾两者优化的比值，取适应值函数系数分别为11.5和0.15。由于工况氮氧排放最高，以环境污染的考虑，优化工况，仿真结果，如图5~图7所示。仿真优化前后结果参数对比，如表4所示。从表中可以看出，锅炉氮氧化物的排放有....

图6二次风门开度优化图

尽７抡嬗呕?昂蠼峁?问??比，如表4所示。从表中可以看出，锅炉氮氧化物的排放有着显著的降低，同时燃烧效率有轻微的升高，证明通过量子遗传算法优化，可以实现炉燃烧效率和氮氧化物排放量整体优化。表4优化前后参数比较表Tab.4ParameterComparisonTableBefore....

图7燃烧器摆动值图

为了使锅炉燃烧效率和氮氧化物排放量过大影响整体的优化水平，必须同时兼顾两者优化的比值，取适应值函数系数分别为11.5和0.15。由于工况氮氧排放最高，以环境污染的考虑，优化工况，仿真结果，如图5~图7所示。仿真优化前后结果参数对比，如表4所示。从表中可以看出，锅炉氮氧化物的排放有....

本文编号：4044787