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王培红
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期刊论文
人工智能技术在电站锅炉燃烧优化中的应用研究
中国电机工程学报，2004，24（4）：184～188，-0001，（）：
摘要/描述
电站锅炉的运行面临降低运行成本与降低污染物排放的双重要求，高效低污染的优化决策问题日益引起关注。由于锅炉设备结构庞大，运行条件复杂，燃料性质多变等因素，建立电站锅炉排放特性的函数模型难度极大，为满足锅炉高效低污染燃烧优化研究的需要，该文借助优化燃烧特性试验数据，建立了电站锅炉热效率与NO。排放的响应特性的神经网络与解析函数的混合模型。文中使用了非函数形式的响应模型，燃烧优化采用了十进制遗传算法。优化数值解表明，该方法可针对锅炉热效率和NOx排放的不同优化目标，给出可行的调整各风门开度等操作量的优化控制方案。
【免责声明】以下全部内容由[王培红]上传于[2009年01月20日 19时34分25秒]，版权归原创者所有。本文仅代表作者本人观点，与本网站无关。本网站对文中陈述、观点判断保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保证。请读者仅作参考，并请自行承担全部责任。
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