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文檔簡介
1、隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展，社會對電力的需求大幅增加。而我國的主要發(fā)電形式是火力發(fā)電，這必然帶來兩大問題：能源消耗和環(huán)境污染。因此，火電企業(yè)面臨著節(jié)能、環(huán)保的雙重任務，而對電站鍋爐的燃燒優(yōu)化研究也成為國內(nèi)外學者一個重要的研究課題，并且已取得了一定的成果。
為了提高電站鍋爐的熱效率、降低NOx排放量，以某電廠300MW循環(huán)流化床鍋爐為研究對象，由于鍋爐燃燒系統(tǒng)極其復雜，傳統(tǒng)建模方法難以描述其運行機理，本文應用極端學習機(ELM)對鍋爐的
2、燃燒特性進行建模。由于ELM模型的精度及泛化能力依賴于權(quán)值、閾值，故應用改進的自適應風驅(qū)動算法(AWDO)對所建立的模型參數(shù)進行尋優(yōu)，旨在獲取最優(yōu)的鍋爐燃燒系統(tǒng)模型。最后，根據(jù)實際情況確定樣本的可調(diào)參量及其尋優(yōu)范圍，并利用AWDO對其進行尋優(yōu)，尋找出所選樣本的最佳參數(shù)組合。同時，為了滿足不同電站的實際運行優(yōu)化需求，設(shè)計了可供調(diào)節(jié)的權(quán)值比。
仿真結(jié)果表明，應用ELM和AWDO算法建立的循環(huán)流化床鍋爐燃燒系統(tǒng)模型精度高，泛化能力強
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