遗传算法和神经网络在电站锅炉燃烧优化中的应用研究

燃烧优化技术是实现电站锅炉高效燃烧和污染物控制的最经济、最有效的方法之一。本文首先利用神经网络建立起电站锅炉燃烧特性模型,然后利用遗传算法计算送风调节控制系统最优氧量设定值。仿真结果表明采用本文设计的燃烧优化策略,不仅可以提高燃烧效率而且能有效降低排放烟气中的氮氧化物含量,具有较高的实用价值和广泛的应用前景。     

基于遗传算法和神经网络的电站锅炉燃烧优化

燃烧优化技术是实现电站锅炉高效燃烧和污染物控制的最经济、最有效的方法之一。本文首先利用神经网络建立起电站锅炉燃烧特性模型,然后利用遗传算法计算送风调节控制系统最优氧量设定值。仿真结果表明采用本文设计的燃烧优化策略,不仅可以提高燃烧效率而且能有效降低排放烟气中的氮氧化物含量,具有较高的实用价值和广泛的应用前景。