改进的多目标粒子群算法及其应用

回立川¹，于淼¹，郭磊²，王德建³，牛朝阳⁴

1. 辽宁工程技术大学电气与控制工程学院2. 辽宁工程技术大学基础教学部3. 渤海装备辽河重工有限公司4. 长庆油田第四采气厂

摘 要：为了满足电站锅炉"高效低排"的运行要求,结合RBF神经网络,根据工况数据,分析了电站锅炉燃烧效率与NOx排放的矛盾关系,建立了锅炉NOx排放与热效率的混合模型。以此为基础,针对现有粒子群优化算法研究成果,引入了适应度与随机数值比较选择的思想和相似度函数的概念,并对算法的惯性权重进行了相应设计,使之随迭代次数逐渐减小,通过对测试函数的效果检验,表明算法的有效性。最后将其应用于锅炉混合模型中,进行某工况多目标优化仿真研究,得到了不同目标要求下的燃烧组合,为电站锅炉多目标优化提供了技术支持。

关键词：粒子群算法;锅炉效率;NOx排放;优化;