改进的多目标粒子群算法及其应用
作者:
回立川
[1] ;
于淼
[1] ;
郭磊
[2] ;
王德建
[3] ;
牛朝阳
[4]
关键词:
粒子群算法
锅炉效率
NOx排放
优化
摘要：
为了满足电站锅炉“高效低排”的运行要求，结合RBF神经网络，根据工况数据，分析了电站锅炉燃烧效率与NOx排放的矛盾关系，建立了锅炉NOx排放与热效率的混合模型。以此为基础，针对现有粒子群优化算法研究成果，引入了适应度与随机数值比较选择的思想和相似度函数的概念，并对算法的惯性权重进行了相应设计，使之随迭代次数逐渐减小，通过对测试函数的效果检验，表明算法的有效性。最后将其应用于锅炉混合模型中，进行某工况多目标优化仿真研究，得到了不同目标要求下的燃烧组合，为电站锅炉多目标优化提供了技术支持。
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