基于非支配排序遗传算法和多目标粒子群算法的脱硫系统运行策略优化

李兆北; 王印松; 苏杰

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基于非支配排序遗传算法和多目标粒子群算法的脱硫系统运行策略优化

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针对燃煤机组脱硫系统运行过程中会产生过度的物料投入和设备电能消耗问题,将运行成本评价引入脱硫系统运行优化中。采集某660 MW燃煤机组脱硫系统的历史数据建立运行成本模型和出口污染物质量浓度预测模型。以脱硫系统可变操纵量为变量,以可变操纵量实际调节范围为约束,采用非支配排序遗传算法-II(non-dominated sorting genetic algorithm II,NSGA II)和多目标粒子群(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)算法的NSGA II-MOPSO算法建立混合优化模型得到可变操纵量的设定值,并与NSGA II和MOPSO算法的优化结果进行对比。仿真结果表明,通过对可变操纵量的优化,在实现出口污染物质量浓度达标的前提下,优化后的运行策略使得4个主要工况条件下的度电成本分别下降了9.38%、6.01%、3.69%和3.99%,具有一定的实际应用价值。

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来源
《热力发电》 |2022年第7期|149-155|共7页
作者
李兆北; 王印松; 苏杰;
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作者单位

华北电力大学自动化系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类火力发电厂、热电站;
关键词
湿法烟气脱硫; 多目标优化; 遗传算法; 粒子群优化算法; 运行策略;

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