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基于人工智能技术的火电厂燃煤锅炉智能燃烧优化研究及应用
基于人工智能技术的火电厂燃煤锅炉智能燃烧优化研究及应用
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摘要：
为了降低火电厂燃煤锅炉的氮氧化合物排放浓度和锅炉煤耗,提出了样本增量量子神经网络和改进型量子蜂群算法。样本增量量子神经网络可以动态建立燃煤锅炉的氮氧化合物排放浓度和锅炉煤耗的综合模型,并且可实现模型滚动优化。基于建立的综合模型,通过应用改进型量子蜂群算法优化一二次风量、燃煤量和各二次风门开度来实现锅炉燃烧优化。基于上述两种方法,开发了一套燃煤锅炉智能燃烧优化软件,并应用于某热电厂330MW锅炉上,测试结果表明,氮氧化合物排放浓度和锅炉煤耗均有不同程度的降低,说明建模方法和优化算法是有效的。
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研究主题发展历程
节点文献
氮氧化合物排放
锅炉
神经网络
量子计算
蜂群算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
智能科学与技术学报
主办单位：
人民邮电出版社
出版周期：
季刊
ISSN：
2096-6652
CN：
10-1604/TP
开本：
大16开
出版地：
北京市丰台区成寿寺路11号邮电出版大厦8
邮发代号：
创刊时间：
2019
语种：
chi
出版文献量（篇）
87
总下载数（次）
4
总被引数（次）
104
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