發(fā)布時間：2025-05-11 03:38

　　 鍋爐燃燒優(yōu)化控制技術是一種對發(fā)電廠實現(xiàn)高效燃燒和低污染排放控制的最節(jié)約成本、最有效的方法。提出一種基于量子遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡的混合優(yōu)化方法,借助發(fā)電廠鍋爐燃燒特性試驗數(shù)據(jù),建立神經(jīng)網(wǎng)絡的鍋爐燃燒模型,使用量子遺傳算法優(yōu)化鍋爐燃燒的二次風門開度和燃燒器擺角度,從而調(diào)節(jié)各優(yōu)化目標的最佳設定值,來實現(xiàn)鍋爐燃燒對熱效率和氮氧排放量的整體優(yōu)化和控制。仿真結果表明,調(diào)節(jié)優(yōu)化二次風門開度和燃燒器擺角度對鍋爐燃燒效率和氮氧排放量有著較好的改善,證明該方法具有泛化能力好和求解速度快,對鍋爐燃燒過程具有較好的預測控制效果。

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【部分圖文】：

圖5鍋爐燃燒效率和NOx排放最佳適應圖

為了使鍋爐燃燒效率和氮氧化物排放量過大影響整體的優(yōu)化水平，必須同時兼顧兩者優(yōu)化的比值，取適應值函數(shù)系數(shù)分別為11.5和0.15。由于工況氮氧排放最高，以環(huán)境污染的考慮，優(yōu)化工況，仿真結果，如圖5~圖7所示。仿真優(yōu)化前后結果參數(shù)對比，如表4所示。從表中可以看出，鍋爐氮氧化物的排放有....

圖6二次風門開度優(yōu)化圖

盡７掄嬗嘔?昂蠼峁?問??比，如表4所示。從表中可以看出，鍋爐氮氧化物的排放有著顯著的降低，同時燃燒效率有輕微的升高，證明通過量子遺傳算法優(yōu)化，可以實現(xiàn)爐燃燒效率和氮氧化物排放量整體優(yōu)化。表4優(yōu)化前后參數(shù)比較表Tab.4ParameterComparisonTableBefore....

圖7燃燒器擺動值圖

為了使鍋爐燃燒效率和氮氧化物排放量過大影響整體的優(yōu)化水平，必須同時兼顧兩者優(yōu)化的比值，取適應值函數(shù)系數(shù)分別為11.5和0.15。由于工況氮氧排放最高，以環(huán)境污染的考慮，優(yōu)化工況，仿真結果，如圖5~圖7所示。仿真優(yōu)化前后結果參數(shù)對比，如表4所示。從表中可以看出，鍋爐氮氧化物的排放有....

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