【摘 要】
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因传统燃烧优化实验控制电厂NOx排放的方法很难满足复杂多变的燃烧工况,为更智能地对NOx排放进行监测和更方便地对其进行优化,对某电厂2#炉300 MW工况下NOx排放优化实验时的D
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因传统燃烧优化实验控制电厂NOx排放的方法很难满足复杂多变的燃烧工况,为更智能地对NOx排放进行监测和更方便地对其进行优化,对某电厂2#炉300 MW工况下NOx排放优化实验时的DCS内运行数据和声波测温系统内的温度分布数据进行采集。利用最小二乘支持向量机,以炉膛温度信息和其他影响NOx排放的主要因素为输入,以NOx排放浓度为输出建立NOx排放预测模型,在预测模型的基础上利用遗传算法对顶部4层分离燃尽风开度进行直接寻优,达到降低NOx排放的目的。结果表明：加入炉膛温度信息后的NOx排放模型准确度更高,遗传
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