基于粒子群算法的锅炉燃烧效率的优化研究

摘要：

以印尼某电厂的锅炉运行DCS数据为样本,采用神经网络的方法建立了锅炉燃料、风量和锅炉燃烧效率的数学模型,并采用粒子群优化算法对燃料和风量进行优化,使锅炉的燃烧效率提高.仿真结果表明,神经网络建模和粒子群优化可以用于锅炉燃烧方面的研究,可提高锅炉燃烧的效率,并为对锅炉燃烧的深入研究奠定了基础.

关键词：锅炉燃烧效率、神经网络、粒子群优化算法

所属期刊栏目：31

分类号：N945.12;TP391.9(系统科学)

在线出版日期：2014-03-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：441-444