论文摘要
提出一种基于改进的差分量子粒子群（DEQPSO）算法,将其与超限学习机（ELM）相结合,以某1 000 MW超超临界机组锅炉燃烧系统为研究对象,建立了NOx排放模型,采用现场样本数据测试所建模型的预测能力,并将该模型的预测结果与基本超限学习机以及引力搜索算法（GSA）、粒子群算法（PSO）和量子粒子群算法（QPSO）优化的超限学习机模型的预测结果进行了对比。结果表明:DEQPSO算法具有更好的参数优化性能,DEQPSO-ELM模型具有较强的泛化能力和良好的预测精度,为电站锅炉NOx排放质量浓度预测提供了一种有效方法。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 董泽,马宁,孟磊
关键词: 电站锅炉,差分量子粒子群算法,超限学习机
来源: 动力工程学报 2019年03期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 环境科学与资源利用,动力工程,电力工业,自动化技术
单位: 华北电力大学河北省发电过程仿真与优化控制工程技术研究中心,华北电力大学控制与计算机工程学院,大唐环境产业集团股份有限公司
基金: 国家自然科学基金资助项目(2015BJ0030),山西省煤基重点科技攻关资助项目(MD2014-06-06-02)
分类号: X773;TP18
页码: 191-197
总页数: 7
文件大小: 498K
下载量: 168
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标签：电站锅炉论文; 差分量子粒子群算法论文; 超限学习机论文;