电站锅炉NOx与效率智能优化：LS-SVM与MOPSO结合

"基于人工智能的电站锅炉NOx排放与效率的混合建模及优化" 本文主要探讨了如何利用人工智能技术，特别是最小二乘支持向量机（LS-SVM）和多目标粒子群优化算法（MOPSO），来解决电站锅炉在运行过程中遇到的效率与氮氧化物（NOx）排放问题。燃烧优化对于燃煤电站而言至关重要，因为它不仅能够提升锅炉的热效率，还能有效降低有害物质NOx的排放，从而满足环保和经济效益的双重需求。 最小二乘支持向量机（LS-SVM）作为一种机器学习模型，被用来建立电站锅炉NOx排放和热效率的关系模型。由于传统的建模方法如人工神经网络存在局部最小、结构设计困难、收敛速度慢等问题，LS-SVM的优势在于其训练速度快、预测精度高、调节参数少且结果稳定。通过这种混合模型，可以依据燃煤特性和各种操作参数，准确预测在不同工况下锅炉的NOx排放和效率，为优化运行提供科学依据。 为了实现多目标优化，即在提高效率的同时降低NOx排放，文章采用了多目标粒子群优化算法（MOPSO）。MOPSO是一种演化计算方法，适用于解决多目标优化问题。与传统的加权因子法不同，MOPSO能搜索到多个非劣解，形成Pareto前沿，揭示了目标冲突下的多种可行解。这种方法避免了单目标转化方法的局限性，可以更好地平衡效率与排放之间的矛盾。 总结来说，本文的研究成果为电站锅炉的运行管理提供了新的智能化工具。通过LS-SVM建立的混合模型能够精准预测锅炉性能，MOPSO算法则为实现多目标优化提供了有效策略。这些技术的应用有助于燃煤电站提升运行效率，降低环境污染，符合当前绿色能源和可持续发展的趋势。