基于MFOA的锅炉热效率及NOx排放建模与优化

摘要：

为达到提高锅炉热效率同时减少NOx排放的目标,提出一种改进果蝇算法(MFOA)优化支持向量机(SVM)锅炉建模方法.针对果蝇(FOA)算法寻优精度低、收敛速度慢的问题,使用三维搜索及自适应变步长的策略改进果蝇算法,并完成对SVM中的惩罚因子C、核参数g和不敏感损失系数ε,这三个参数寻优,使支持向量机对锅炉燃烧预测更加准确.根据不同时间段的样本数据来检验MFOA-SVM模型的预测能力,仿真结果表明,改进的果蝇算法具有较强的参数寻优能力.另外以所建燃烧模型为基础,使用MFOA算法对锅炉进行单目标优和多目标优化,优化结果表明,所提出的燃烧优化方案可以有效提高锅炉效率和降低NOx排放量.

关键词：热效率、改进果蝇算法、燃烧优化

所属期刊栏目：35

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：黑龙江省自然科学基金F2016025

在线出版日期：2018-03-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：98-102,120