【摘 要】
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随着环境保护要求的日益严格,燃煤价格的不断上涨,在“厂网分开,竞价上网”的运行机制下,电站锅炉面临降低运行成本与降低污染物排放的双重要求,高效低污染燃烧优化技术日益
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随着环境保护要求的日益严格,燃煤价格的不断上涨,在“厂网分开,竞价上网”的运行机制下,电站锅炉面临降低运行成本与降低污染物排放的双重要求,高效低污染燃烧优化技术日益引起人们的关注。为了满足锅炉运行高效低污染的要求,本文以电站锅炉燃烧特性试验数据为基础,结合BP神经网络,建立了一个以锅炉运行参数为输入,以NOX排放和锅炉效率为输出的混合模型,实现了电站锅炉NOX排放与热效率的预测,并采用二进制遗传算法对燃烧过程进行了优化。结果表明,它是一种有效可行的数值寻优方法。
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