改进NSGA-Ⅱ算法在燃煤锅炉燃烧优化中的应用

本文主要探讨了改进的非劣分类遗传算法（NSGA-Ⅱ）在燃煤锅炉多目标燃烧优化中的应用，旨在最小化锅炉热损失和NOx排放。研究中，通过BP神经网络构建了300MW燃煤锅炉的NOx排放特性和热损失模型，并用实际热态实验数据验证了模型的准确性。在此基础上，运用NSGA-Ⅱ进行多目标优化，针对原算法在处理燃煤锅炉燃烧问题时Pareto解集分布不佳和早熟收敛的缺点，对拥挤算子和交叉算子进行了改进。优化结果证明，改进后的NSGA-Ⅱ与BP神经网络相结合能有效地实现锅炉燃烧的多目标优化，得到更理想的Pareto解集，提高了优化质量。 正文： 在燃煤锅炉的运行过程中，优化燃烧过程对于提高能源效率和减少环境污染至关重要。本文中，研究者提出了一种改进的NSGA-Ⅱ算法，这是一种基于遗传算法的多目标优化工具，常用于解决复杂的多目标优化问题。在燃煤锅炉的燃烧优化中，主要目标是同时最小化热损失和NOx排放，两者都是衡量锅炉性能和环保水平的重要指标。 为了实现这一目标，首先建立了两个BP神经网络模型：一个用于模拟锅炉的NOx排放特性，另一个用于预测锅炉的热损失。BP神经网络是一种广泛应用于建模和预测的工具，其通过反向传播学习机制来调整权重和偏置，以拟合训练数据。通过实际热态实验数据的训练和验证，这些模型能够准确地反映锅炉的排放特性和热损失行为。 接下来，研究者采用了非劣分类遗传算法（NSGA-Ⅱ）来寻找多目标优化问题的Pareto最优解集。Pareto最优解是指在多目标优化中，任何单一目标的改善都会导致其他目标的恶化，这样的解被认为是不可优于其他解的。然而，NSGA-Ⅱ在处理特定问题时，可能会出现解集分布不均和过早收敛的问题，影响优化效果。因此，研究者对NSGA-Ⅱ的拥挤算子和交叉算子进行了改进，以改善这些问题。 拥挤算子用于控制种群的多样性，避免算法过早收敛到局部最优解。而交叉算子是遗传算法中用于产生新解的关键操作，通过改进的交叉策略，可以增强算法的探索能力，更好地搜索全局最优解。通过这些改进，优化后的NSGA-Ⅱ能够产生更分散、质量更高的Pareto解集，这对于燃煤锅炉的燃烧优化具有重要意义。 优化结果对比显示，改进后的NSGA-Ⅱ与BP神经网络模型结合，不仅能够在多目标优化中找到更平衡的解决方案，还显著提升了解的质量。这意味着，通过这种优化方法，可以更有效地降低燃煤锅炉的热损失，减少有害的NOx排放，从而提高锅炉的运行效率，同时满足环保要求。 这项研究展示了改进的NSGA-Ⅱ算法在燃煤锅炉燃烧优化中的潜力，为提高能源利用效率和环保性能提供了新的途径。未来的研究可能进一步探索如何将这种方法扩展到其他类型的锅炉或更广泛的能源系统中，以实现更大规模的节能减排。