【摘 要】
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为达到锅炉NOx排放质量浓度最优的目标,针对鸡群优化算法收敛速度慢、容易早熟等缺点,对算法中母鸡和小鸡的觅食行为分别进行了修改,得到改良的鸡群优化(A-CSO)算法,并通过测
【机 构】
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燕山大学电气工程学院,河北秦皇岛066004河北科技师范学院数学与信息科技学院,河北秦皇岛066004;燕山大学电气工程学院,河北秦皇岛,066004;
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为达到锅炉NOx排放质量浓度最优的目标,针对鸡群优化算法收敛速度慢、容易早熟等缺点,对算法中母鸡和小鸡的觅食行为分别进行了修改,得到改良的鸡群优化(A-CSO)算法,并通过测试函数验证了A-CSO算法性能优于粒子群算法、引力搜索算法、磷虾群算法和原鸡群优化算法.利用A-CSO算法以及快速学习网建立锅炉NOx排放质量浓度预测模型,对锅炉运行时的可调参数进行优化,获得锅炉燃烧优化调整方式.结果表明:优化后所有工况的NOx排放质量浓度明显下降,相对下降率优于文献[12]中的结果;由于锅炉燃烧中飞灰含碳量的影响,可适当调整优化后的氧量和一次风量,以达到锅炉高效低污染燃烧.
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