BP-VEGA遗传算法优化燃煤电站锅炉多目标燃烧效率与NOx减排

本文主要探讨了"基于反向传播-向量评价遗传算法模型的燃煤电站锅炉燃烧多目标优化"这一主题。由第一作者余廷芳，一位拥有博士学位的副教授，他的研究方向专注于锅炉燃烧优化与人工智能应用，特别是针对300MW电站锅炉的燃烧性能优化。文章采用了MATLAB智能工具箱，构建了反向传播（BP）神经网络来建立锅炉热效率和NOx排放的预测模型。这些模型在验证样本上的表现良好，热效率预测的相对误差平均绝对值为0.2100%，NOx排放预测的相对误差平均绝对值为2.4100%，显示出模型具有很高的精度和广泛的适用性。 文章的核心内容是利用向量评价遗传算法（VEGA）来优化锅炉运行条件，寻求在热效率和NOx排放之间的平衡。在300MW负荷下，通过优化得到的锅炉热效率优质解集合范围为92.93%~93.64%，NOx排放量优质解集合为367~413mg/m³；而在270MW负荷下，对应的热效率优质解集合为92.26%~93.56%，NOx排放量优质解集合则为360~416mg/m³。这些优化结果对于实际电站锅炉的燃烧管理具有实用价值，表明了通过科学的算法可以有效地提升锅炉能效并降低有害气体排放。 此外，关键词包括"电站锅炉"、"锅炉热效率"、"NOx排放量"和"多目标优化"，以及论文的DOI号，展示了该研究在相关领域的学术贡献。文章结合了反向传播神经网络、遗传算法、组合优化等技术，为我们理解如何在能源效率和环境责任之间找到最佳平衡提供了实例分析。总体而言，这项研究对于推动燃煤电站锅炉燃烧过程的智能控制和环境保护具有重要意义。