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| 基于多目标进化算法的锅炉热损失优化研究 | |
| 作者姓名： | 刘定平 陈敏生 |
| 作者单位： | 华南理工大学电力学院,广州,510640 |
| 摘 要： | 针对锅炉热损失模型的特点,提出基于Pareto最优概念的多目标进化算法实现运行工况寻优,然后根据模糊集理论在Pareto解集中求得满意解,获得最佳的锅炉燃烧调整方式.通过某600MW锅炉热损失的优化研究,并与基于神经网络的寻优结果比较,数值计算表明支持向量机模型寻优结果在Pareto前沿具有更好的多样性,结果更优,可指导运行人员进行参数优化调整,提高燃烧经济性. |
| 关 键 词： | 锅炉热损失 支持向量机 多目标进化算法 优化 |
| 修稿时间： | 2006-03-06 |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ | |