改进NSGA-Ⅱ算法优化燃煤锅炉燃烧：结合BP神经网络

该研究论文探讨了如何应用改进的非劣分类遗传算法（NSGA-Ⅱ）解决燃煤锅炉的多目标优化问题，旨在最小化锅炉的热损失和NOx排放。通过使用BP神经网络模型建立300MW燃煤锅炉的NOx排放特性和热损失模型，并基于热态实验数据进行训练和验证，证明了BP神经网络模型在预测锅炉性能方面的准确性。接着，论文提出了针对NSGA-Ⅱ算法的改进策略，主要集中在拥挤算子和交叉算子上，以改善在燃煤锅炉燃烧优化问题中Pareto解集分布不佳和早熟收敛的问题。结果显示，改进后的NSGA-Ⅱ与BP神经网络结合能有效地实现多目标优化，提供更理想的Pareto解集，优化效果优于未改进的NSGA-Ⅱ。 在多目标优化方面，论文指出燃煤锅炉的燃烧优化是一个复杂的多目标决策问题，需要同时考虑多个相互冲突的目标，如效率最大化和污染排放最小化。NSGA-Ⅱ是一种常用的多目标优化算法，通过非劣解排序和种群拥挤度来寻找一组非支配解，形成Pareto前沿。然而，原版NSGA-Ⅱ可能在处理某些问题时出现解集分布不均匀或过早收敛的问题。 BP神经网络模型，全称为Backpropagation Neural Network，是一种反向传播的学习算法，常用于函数拟合和复杂系统的建模。在此研究中，BP神经网络被用来建立锅炉NOx排放和热损失的数学模型，这些模型基于实际的热态实验数据训练，能够准确预测锅炉的性能指标。 改进的NSGA-Ⅱ算法主要通过调整拥挤距离算子和交叉算子来增强算法的全局搜索能力和局部探索能力。拥挤距离算子用于度量解之间的拥挤程度，帮助保持种群多样性，防止早熟；而交叉算子的改进则旨在提高种群的适应度，促进更好的解决方案生成。 优化结果表明，改进后的NSGA-Ⅱ与BP神经网络模型的结合提供了更高质量的Pareto解，解集分布更为均匀，这为燃煤锅炉的燃烧控制提供了有价值的优化工具，有助于在保证效率的同时降低环境污染。 关键词：多目标优化、锅炉燃烧、NSGA-Ⅱ、BP神经网络、Pareto解集 此研究对燃煤锅炉的节能减排具有重要意义，对于工业界和学术界来说，都是理解和改进能源系统优化的重要参考。通过这种智能算法的运用，可以为燃煤锅炉的运行策略提供科学依据，有助于实现可持续和环保的能源利用。