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随着环境保护要求的日益严格，燃煤价格的不断上涨，在“厂网分开，竞价上网”的运行机制下，电站锅炉面临降低运行成本与降低污染物排放的双重要求，高效低污染燃烧优化技术日益引起人们的关注。
为了满足锅炉运行高效低污染的要求，本文以电站锅炉燃烧特性试验数据为基础，结合BP神经网络，建立了一个以锅炉运行参数为输入，以NOx排放和锅炉效率为输出的混合模型，实现了电站锅炉NOx排放与热效率的预测，并采用二进制遗传算法对燃烧过程进行了优化。结果表明，它是一种有效可行的数值寻优方法。