基于风驱动算法的锅炉NOx排放模型优化

摘要

为了准确地预测电站锅炉的NOx排放量，以某300MW亚临界循环流化床锅炉为研究对象，利用自适应风驱动优化（AWD（））算法和极端学习机（ELM）进行综合建模，并根据不同工况下现场收集的样本数据检验该模型的预测能力；将该模型的预测值与基本极端学习机、差分进化算法、粒子群算法和基本风驱动算法优化的极端学习机模型预测值进行比较．结果表明：AwDO算法可以更好地找到优化参数，该算法优化的极端学习机模型具有良好的预测精度和泛化能力，可以准确、有效地预测电站锅炉的NOx排放量．