1、“.....这个公式所代表的过程可以用图来形象地描述。假设那么图中所示的路径的燃烧优化在模拟锅炉排放上得到了广泛应用。国内学者为此开展了不少相关研究,但都处于理论研究阶段,浙江大学热能工程研究所煤粉燃烧研究室在前期工作中分别采用人工神经网络与遗传算法相结合,以及支持向量机与蚁群算法相结合,对燃煤锅炉的排放进行了优化。图预测值与实测值比较基于蚁群算法的排放化在我国各项研究工作的重中之重,为了推动节能减排工作的开展,国家发展改革委员会启动规划提出十期间将实现节约亿吨标准煤当量的节能目标。电力生产过程中的排放对环境会造成重大影响。我国对电厂尾气排放标准的制定越来越严格。基于贝叶斯回归方法的低排放原稿。锅炉的燃烧优化调整可以较大幅度地降低锅炉的统计回归分析模拟算法蚁群优化引言节能减排是当前我国各项研究工作的重中之重,为了推动节能减排工作的开展......”。

2、“.....电力生产过程中的排放对环境会造成重大影响。我国对电厂尾气排放标准的制定越来越严格。基于贝叶斯回归方法的低基于贝叶斯回归方法的低排放原稿在下部燃烧器中形成局部的低氧富燃区域,有利于抑制的产生,而同时在燃烧器上部形成的富氧低燃区域也使得燃料得以燃尽。从分析可知,对于这台锅炉,优化后排放下降的原因主要源于低氧燃烧和重新调整次风布置策略。理论分析也说明优化结果是可信的。通过热态多工况实炉测试采集了排放量及锅炉运行参数,对影响锅炉的燃烧优化调整可以较大幅度地降低锅炉的排放浓度。燃烧调整主要通过空气分级降低火焰温度和火焰中的氧气浓度,达到降低排放量的目的。通过热态实验,可以调节运行参数以获得最低的排放。然而,旦运行工况如负荷发生改变,这些运行参数便不再有效。因此,为了降低排放,必须建立排放与锅炉运行工况优化前后的参数比较各层次风速主要用于输送煤粉,受负荷影响很大......”。

3、“.....因此次风速度变化不大,这也在优化结果中得到反映优化后的次风速度更接近倒宝塔配风方式,这对于降低的排放是有利的。原因在于这种配风方式通过改变燃料,空气化学当量比,方面降低了煤粉燃烧的峰值温度,另方面,例分别为,。优化结果基本上满意图蚁群优化排放的过程表工况优化前后的参数比较各层次风速主要用于输送煤粉,受负荷影响很大,而负荷在此优化过程中是不变的,因此次风速度变化不大,这也在优化结果中得到反映优化后的次风速度更接近倒宝塔配风方式,这对于降低的排放是有利的。原因在于这种配风方式通过改变燃函数的值。当所有的蚂蚁都完成了这次的路径构建后,就可以根据计算的函数的值来找到对应最小函数值的那只蚂蚁,称为迭代最优蚂蚁,如果该函数值比设定的全局最优的蚂蚁对应的函数值还小就用这只蚂蚁替换原来的全局最优蚂蚁......”。

4、“.....方面降低了煤粉燃烧的峰值温度,另方面,在下部燃烧器中形成局部的低氧富燃区域,有利于抑制的产生,而同时在燃烧器上部形成的富氧低燃区域也使得燃料得以燃尽。从分析可知,对于这台锅炉,优化后排放下降的原因主要源于低氧燃烧和重新调整次风布置策略。理论分析也说明优化结果是可信的。锅图预测值与实测值比较基于蚁群算法的排放化在蚁群算法中,通过将待优化函数的自变量归化到,之间,可将自变量编码成串十进制数字,而自变量可以通过如下解码公式得到其中,代表自变量所用的字符串的长度代表自变量的维数。这个公式所代表的过程可以用图来形象地描述。假设那么图中所示的路径,因此,这里对锅炉产生燃烧特性产生影响的运行参数只有个。本文采用次风风速层次风风速层磨煤机转速台负荷作为模型的输入变量,采用排放量作为输出变量建立贝叶斯回归分析模型。将这个数据随机分成数量相当的份,取其中两组合成组用于训练模型......”。

5、“.....为了方便,这里将这个数据分成,份,将前面两组合并用于训当的份,取其中两组合成组用于训练模型,另组用来做验证模型。为了方便,这里将这个数据分成,份,将前面两组合并用于训练模型,最后组用于验证。图比较了排放的贝叶斯方法模型预测值与实测值。从图中可以看出,预测值比较好地分布在实测值的附近。统计分析表明,最大相对误差约为,平均相对误差约为,有组数据占总数的的误差参数之间的关系。通过人工智能的方法进行锅炉的燃烧优化在模拟锅炉排放上得到了广泛应用。国内学者为此开展了不少相关研究,但都处于理论研究阶段,浙江大学热能工程研究所煤粉燃烧研究室在前期工作中分别采用人工神经网络与遗传算法相结合,以及支持向量机与蚁群算法相结合,对燃煤锅炉的排放进行了优化。关键词贝叶斯料,空气化学当量比,方面降低了煤粉燃烧的峰值温度,另方面,在下部燃烧器中形成局部的低氧富燃区域,有利于抑制的产生......”。

6、“.....从分析可知,对于这台锅炉,优化后排放下降的原因主要源于低氧燃烧和重新调整次风布置策略。理论分析也说明优化结果是可信的。锅在下部燃烧器中形成局部的低氧富燃区域,有利于抑制的产生,而同时在燃烧器上部形成的富氧低燃区域也使得燃料得以燃尽。从分析可知,对于这台锅炉,优化后排放下降的原因主要源于低氧燃烧和重新调整次风布置策略。理论分析也说明优化结果是可信的。通过热态多工况实炉测试采集了排放量及锅炉运行参数,对影响锅炉,燃尽风速的优化范围为,其它个自变量参数则不变,根据之前对变尺度蚁群算法的些研究选取,蚂蚁个数,迭代次。从个工况中选出个典型的工况,对其进行优化模拟,如图。优化前,工况和的排放量分别为,优化后的排放分别为,。排放下降比例分别为,。优化结果基本上满意图蚁群优化排放的过程基于贝叶斯回归方法的低排放原稿练模型,最后组用于验证......”。

7、“.....从图中可以看出,预测值比较好地分布在实测值的附近。统计分析表明,最大相对误差约为,平均相对误差约为,有组数据占总数的的误差小于,以上均是只对个验证数据做统计。因此,贝叶斯模型建模效果还是比较好的。基于贝叶斯回归方法的低排放原稿在下部燃烧器中形成局部的低氧富燃区域,有利于抑制的产生,而同时在燃烧器上部形成的富氧低燃区域也使得燃料得以燃尽。从分析可知,对于这台锅炉,优化后排放下降的原因主要源于低氧燃烧和重新调整次风布置策略。理论分析也说明优化结果是可信的。通过热态多工况实炉测试采集了排放量及锅炉运行参数,对影响锅炉武贝叶斯回归分析方法及其在作图中的应用扬州大学学报农业与生命科学版年卷期陈烨变尺度混沌蚁群优化算法计算机工程与应用,。通过热态多工况实炉测试采集了排放量及锅炉运行参数,对影响锅炉燃烧特性的个运行参数如次风速次风速燃尽风速氧量锅炉负荷等进行了变工况实验,共获得了个工况的数据......”。

8、“.....每列数字都是个隔层,蚂蚁从起点运动到终点就必须经过图中的每个隔层,不允许跳过中间的任何层。蚂蚁从当前位置到达下层时,面临个选择,蚂蚁选择哪个节点根据下式来确定径可以解码得到相应的自变量的值,并由此计算出函数的值。当所有的蚂蚁都完成了这次的路径构建后,就可以根据小于,以上均是只对个验证数据做统计。因此,贝叶斯模型建模效果还是比较好的。贝叶斯方法建立的模型嵌入到蚁群算法中降低的排放量。结果表明,贝叶斯方法结合蚁群优化能有效的降低燃煤锅炉中的排放。参考文献郑立刚,周昊,王春林,等变尺度混沌蚁群算法在排放优化中的应用中国电机工程学报,敖雁,徐辰料,空气化学当量比,方面降低了煤粉燃烧的峰值温度,另方面,在下部燃烧器中形成局部的低氧富燃区域,有利于抑制的产生,而同时在燃烧器上部形成的富氧低燃区域也使得燃料得以燃尽。从分析可知,对于这台锅炉......”。

9、“.....理论分析也说明优化结果是可信的。锅燃烧特性的个运行参数如次风速次风速燃尽风速氧量锅炉负荷等进行了变工况实验,共获得了个工况的数据。本实验只采用种煤质,因此,这里对锅炉产生燃烧特性产生影响的运行参数只有个。本文采用次风风速层次风风速层磨煤机转速台负荷作为模型的输入变量,采用排放量作为输出变量建立贝叶斯回归分析模型。将这个数据随机分成数量工况优化前后的参数比较各层次风速主要用于输送煤粉,受负荷影响很大,而负荷在此优化过程中是不变的,因此次风速度变化不大,这也在优化结果中得到反映优化后的次风速度更接近倒宝塔配风方式,这对于降低的排放是有利的。原因在于这种配风方式通过改变燃料,空气化学当量比,方面降低了煤粉燃烧的峰值温度,另方面根据公式解码后得到变量图蚁群算法示意图我们可以将左右两边的灰色圆点看作是蚂蚁运动的起点和终点,每列数字都是个隔层......”。