基于智能算法的燃煤电站锅炉燃烧优化

摘要

基于Matlab人工智能工具包对某300 MW燃煤电站锅炉进行了燃烧优化混合建模:利用BP神经网络建立了锅炉燃烧特性的BP神经网络模型,用以预测锅炉热效率和NOx排放质量浓度.基于该模型,以锅炉热效率和NOx排放质量浓度为目标,结合Matlab遗传算法工具包对锅炉进行燃烧优化,并采用权重系数法将多目标优化问题转化为单目标优化问题.结果表明:锅炉热效率和NOx排放质量浓度校验样本的相对误差平均绝对值分别为0.142％和1.790％,该模型具有良好的准确性和泛化能力;权重系数法可根据实际情况,以锅炉热效率或NOx排放质量浓度为优化重点选取相应的权重系数,对燃烧优化具有一定的指导意义.