燃煤电站锅炉燃烧优化：智能算法的应用

"基于智能算法的燃煤电站锅炉燃烧优化" 这篇研究论文探讨了如何利用智能算法对燃煤电站锅炉的燃烧过程进行优化，以提高热效率并减少有害物质如氮氧化物（NOx）的排放。研究主要集中在两个核心方面：一是建立一个能够预测锅炉性能的BP神经网络模型，二是应用遗传算法进行多目标优化。 首先，研究者通过MATLAB的人工智能工具包建立了一个基于BP神经网络的模型，该模型可以模拟和预测锅炉的燃烧特性，包括热效率和NOx排放质量浓度。BP神经网络是一种反向传播算法，能通过学习和调整权重来拟合输入数据，从而在未知数据上进行预测。在训练和验证过程中，该模型显示出了较高的准确性和泛化能力，对于锅炉热效率和NOx排放质量浓度的预测误差较小，分别达到0.142%和1.790%的平均绝对相对误差。 然后，为了实现燃烧优化，研究者引入了遗传算法，这是模拟生物进化过程的一种全局优化方法。遗传算法通过模拟自然选择和遗传机制，可以在多目标优化问题中找到接近最优的解决方案。在本研究中，研究人员将提高热效率和降低NOx排放这两个目标结合起来，通过权重系数法将多目标优化问题转化为单目标优化问题。这种方法允许根据实际需求调整不同目标的优先级，即通过改变权重系数来强调热效率或NOx排放的重要性。 通过遗传算法的优化，燃煤电站锅炉的运行参数可以被调整，以在保证热效率的同时尽可能降低NOx的排放。这不仅有助于提升电站的经济效益，也有利于环境保护，符合可持续发展的能源策略。研究结果表明，这种基于智能算法的燃烧优化方法具有实际应用价值，可以为电站操作人员提供有价值的指导，帮助他们在运行过程中做出更明智的决策。 关键词：电站锅炉；锅炉热效率；氮氧化物排放；遗传算法；多目标优化 这篇论文的贡献在于提出了一种结合智能算法和多目标优化策略来解决燃煤电站锅炉的燃烧问题，为未来的锅炉设计和运行提供了新的思路。其方法不仅限于MATLAB环境，也可以扩展到其他类似的优化工具和技术，具有广泛的应用前景。