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基于机器学习的燃煤锅炉分工况建模与燃烧优化: 收藏
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引用; 《锅炉技术》2023年第5期54卷 41-47页; 作者：曹歌瀚黄亚继徐文韬陈波王新宇张荣初刘宇清邹怡然东南大学能源热转换及其过程测控教育部重点实验室江苏南京210096 江苏方天电力技术有限公司江苏南京211102 南京常荣声学股份有限公司江苏南京210008; 为了更好地利用电厂的运行数据设计锅炉在线燃烧优化系统,对电厂的锅炉运行数据进行分工况建模。利用K均值聚类方法对静态数据集进行工况划分,根据误差平方和曲线确定聚类数,最终将锅炉工况按照负荷分为了4类,按照相对煤质系数分为了3类...; 为了更好地利用电厂的运行数据设计锅炉在线燃烧优化系统,对电厂的锅炉运行数据进行分工况建模。利用K均值聚类方法对静态数据集进行工况划分,根据误差平方和曲线确定聚类数,最终将锅炉工况按照负荷分为了4类,按照相对煤质系数分为了3类,共获得了12个建模数据集。利用神经网络模型对各工况的数据集进行单独建模,建模结果显示分工况建模后整体的精度得到了提高。利用遗传算法对建立的模型进行搜索优化,赋予锅炉效率与NO_(x)排放浓度不同权重,获得了不同优化目标下锅炉运行数据的推荐值,多目标优化结果表明NO_(x)排放浓度可以在锅炉效率的较小损失前提下获得大幅下降,优化结果与机理分析一致,可供电厂操作人员参考。; 来源：详细信息评论

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