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基于遗传算法和支持向量机的低NOx燃烧优化
被引:69
作者:

王春林
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周昊
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凌忠钱
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岑可法
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[1] 能源清洁利用国家重点实验室(浙江大学)
来源:
关键词:
锅炉;
燃烧;
NOx;
支持向量机;
遗传算法;
D O I:
10.13334/j.0258-8013.pcsee.2007.11.008
中图分类号:
TK227 [运行];
学科分类号:
080703 ;
摘要:
大型四角切圆电站锅炉NOx排放是造成环境污染的重要因素,也是电厂关心的重要问题。影响燃煤锅炉NOx排放量的因素众多而且复杂。对锅炉NOx排放特性进行建模预测,并结合优化算法实现燃烧优化是降低锅炉NOx排放的有效方法。文中应用支持向量机算法建立了大型四角切圆燃烧锅炉NOx排放特性模型,接合遗传算法,利用NOx排放的热态实炉试验数据对模型进行了校验,对锅炉运行参数进行了优化。结果表明,通过遗传算法的寻优,NOx排放量有比较明显的降低。支持向量机与遗传算法相结合与其它方法相比具有泛化能力好,计算速度快等优点,是锅炉NOx排放控制的有效工具。
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王春林
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周昊
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李国能
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邱坤赞
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岑可法
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王春林
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机构: 能源清洁利用国家重点实验室浙江大学热能工程研究所

周昊
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周樟华
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凌忠钱
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李国能
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岑可法
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章兢
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程浩忠
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曾德君
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机构: 上海交通大学电气工程系,上海交通大学电气工程系,上海交通大学电气工程系,上海市电力公司上海市徐汇区,上海市徐汇区,上海市徐汇区,上海市黄浦区
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王培红
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李磊磊
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机构: 东南大学动力系

陈强
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董明
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机构: 西安交通大学

孟源源
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徐长响
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方廷健
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机构: 中国科学技术大学自动化系

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周昊
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机构: 浙江大学热能工程研究所能源清洁利用和环境工程教育部重点实验室,浙江大学热能工程研究所能源清洁利用和环境工程教育部重点实验室,浙江大学热能工程研究所能源清洁利用和环境工程教育部重点实验室,浙江大学热能工程研究所能源清洁利用和环境工程教育部重点实验室,浙江大学热

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池作和
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蒋啸
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机构: 浙江大学热能工程研究所能源清洁利用和环境工程教育部重点实验室,浙江大学热能工程研究所能源清洁利用和环境工程教育部重点实验室,浙江大学热能工程研究所能源清洁利用和环境工程教育部重点实验室,浙江大学热能工程研究所能源清洁利用和环境工程教育部重点实验室,浙江大学热

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岑可法
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机构: 浙江大学热能工程研究所能源清洁利用和环境工程教育部重点实验室,浙江大学热能工程研究所能源清洁利用和环境工程教育部重点实验室,浙江大学热能工程研究所能源清洁利用和环境工程教育部重点实验室,浙江大学热能工程研究所能源清洁利用和环境工程教育部重点实验室,浙江大学热
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大型四角切圆燃烧锅炉NOx排放特性的神经网络模型
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周昊
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机构: 能源清洁利用和环境工程教育部重点实验室浙江大学热能工程研究所,广东省电力集团公司,能源清洁利用和环境工程教育部重点实验室浙江大学热能工程研究所,广东省电力集团公司,能源清洁利用和环境工程教育部重点实验室浙江大学热能工程研究所浙江杭州,广东广州,

朱洪波
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机构: 能源清洁利用和环境工程教育部重点实验室浙江大学热能工程研究所,广东省电力集团公司,能源清洁利用和环境工程教育部重点实验室浙江大学热能工程研究所,广东省电力集团公司,能源清洁利用和环境工程教育部重点实验室浙江大学热能工程研究所浙江杭州,广东广州,

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廖宏楷
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机构: 能源清洁利用和环境工程教育部重点实验室浙江大学热能工程研究所,广东省电力集团公司,能源清洁利用和环境工程教育部重点实验室浙江大学热能工程研究所,广东省电力集团公司,能源清洁利用和环境工程教育部重点实验室浙江大学热能工程研究所浙江杭州,广东广州,

岑可法
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机构: 能源清洁利用和环境工程教育部重点实验室浙江大学热能工程研究所,广东省电力集团公司,能源清洁利用和环境工程教育部重点实验室浙江大学热能工程研究所,广东省电力集团公司,能源清洁利用和环境工程教育部重点实验室浙江大学热能工程研究所浙江杭州,广东广州,