仪器仪表学报

作者：康俊杰，牛玉广，张国斌，张佳辉，罗桓桓

单位：康俊杰,华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206,,牛玉广,华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206；华北电力大学 新能源电力系统国家重点实验室北京102206,,张国斌,内蒙古电力科学研究院呼和浩特010020,,张佳辉,华北电力大学 新能源电力系统国家重点实验室北京102206,,罗桓桓,国家电网辽宁省电力有限公司沈阳110004,

关键词：自适应遗传算法;燃烧模型;案例推理;自适应寻优;锅炉效率;NOx排放

基金：国家重点研发计划（2017YFB0902100）项目资助

以提升火电机组调峰调频灵活性，促进可再生能源消纳为目标，针对某火电机组运行过程中燃烧稳定性、经济性等问题展开研究。采用自适应遗传算法优化核函数参数和正规化参数，建立最小二乘支持向量机(LS?SVM)锅炉燃烧过程模型。在建立模型的基础上，采用自适应遗传算法离线建立优化案例库。进而从便于工程应用角度提出一种基于案例推理(CBR)寻优方法，结合主、客观因素利用遗传算法优化案例推理特征权重，提高了检索精度，并自适应地从庞大的案例库中检索出与目标案例相匹配的案例。应用CBR自适应寻优算法，在保证机组稳定燃烧的同时，兼顾锅炉燃烧效率和NOx排放浓度，合理给出二、三次风门挡板开度指令及氧量定值，实现锅炉稳定经济燃烧。将系统整体运用到某350MW燃煤发电机组，简化了优化计算的过程，寻优时间短，稳定性高，适合在线实时寻优。

来源：2019年第12期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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