基于神经网络的电站锅炉燃烧优化系统研究

锅炉燃烧优化是通过锅炉的运行调整,达到最高的锅炉效率和最低的污染物排放量。本文提出了一种基于神经网络和粒子群算法的锅炉燃烧优化方法。 首先,本文分析了锅炉运行经济性的影响因素,建立了适于燃烧优化的锅炉效率计算简化模型。其次,探讨了NOX气体生成机理和控制方法。第三,采用神经网络,建立了预测锅炉运行性能包括氮氧化物飞灰含碳以及排烟温度排放的综合模型。最后,研究了粒子群算法及其在数值优化中的应用,并将其用于燃烧优化问题的寻优计算。