人工神经网络与模拟进化算法优化100MW锅炉分级燃烧

本文主要探讨了在2005年针对大型火电机组锅炉燃烧过程中的NOx排放问题，提出了一种基于人工神经网络和模拟进化算法的分级燃烧优化策略。研究背景是为了解决燃煤锅炉燃烧过程中产生的环境污染问题，特别是对NOx这种有害气体的控制。分级燃烧技术通过将燃烧过程分为多个阶段，允许对不同的燃烧条件进行独立调控，以实现更高效和环保的燃烧。 论文的核心内容是建立了一个针对100MW火电机组的锅炉分级燃烧优化模型，该模型考虑了16个关键影响因素，包括但不限于燃料特性、空气供应、燃烧温度等。研究者针对锅炉在满负荷（100%）、降负荷（90%、80%、70%）工况下，对7个可调节参数进行了优化。利用人工神经网络技术，通过对大量数据的学习和拟合，构建了预测和优化模型。训练神经网络时，每种工况下的训练次数不同，分别为11523次、14810次、13410次和19732次，以确保模型能够满足均方差的要求，即预测精度达到较高的标准。 在优化过程中，采用的模拟进化算法是一种并行搜索方法，通过种群数（80个个体）、交叉概率（0.8）和变异概率（0.15）来寻找最优解。结果显示，该优化策略显著提高了锅炉效率，并降低了NOx排放，优化后的计算值与实际测量值之间的相对误差控制在1%以内。具体来说，NOx的平均排放量从原来的812毫克/立方米降低到了645毫克/立方米，这在环境保护方面取得了显著的进步。 该研究不仅展示了人工智能技术在锅炉燃烧优化中的应用潜力，也为节能减排提供了科学依据。通过人工神经网络和模拟进化算法的结合，锅炉的运行效率得到了提升，同时有效减少了对环境的负面影响，对于提高火电行业的可持续性和绿色化进程具有重要意义。