基于改进型Elman神经网络和遗传算法的锅炉在线燃烧优化

来源 :锅炉技术 | 被引量 : 0次 | 上传用户：WHBGODWHBGOD

【摘要】

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目前,电站锅炉燃烧优化要求在保证燃烧效率的基础上降低NOx的排放,即同时满足电站经济性和环保的要求.利用改进型Elman网络结构简单、计算量小、容易收敛和动态学习的特点,建

【作者】

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秦鹏林中达

【机构】

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山东省胶南市科技局,东南大学

【出处】

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锅炉技术

【发表日期】

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2005年5期

【关键词】

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燃烧优化 NOX排放改进型Elman神经网络遗传算法 combustion optimizing NOx emissions modified elma

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目前,电站锅炉燃烧优化要求在保证燃烧效率的基础上降低NOx的排放,即同时满足电站经济性和环保的要求.利用改进型Elman网络结构简单、计算量小、容易收敛和动态学习的特点,建立锅炉燃烧预测模型,并结合遗传算法的寻优特性,在线地搜寻出一定工况下可操作量的最优控制方案,可实时地指导运行人员.仿真试验结果表明,该预测模型实现了锅炉高效低氮燃烧优化寻优,且满足实时性的要求.

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