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蒙西 (蒙西.) | 侯启正 (侯启正.) | 乔俊飞 (乔俊飞.)

Abstract:

城市固废焚烧(Municipal solid waste incineration,MSWI)技术因兼具减量化、无害化、资源化等特点,已成为治理固废污染的主要方式.由于城市固废成分复杂,含水率、热值动态波动,固废燃烧、余热利用、烟气净化等环节耦合冲突,实际工业过程难以高效运行.为此,本文提出了一种基于多目标粒子群算法的城市固废焚烧过程智能操作优化方法,以期实现燃烧效率和烟气净化效率的协同优化.首先,设计自组织径向基函数(Self-organizing radial basis function,SORBF)神经网络建立运行指标模型,实现城市固废焚烧过程运行性能的在线评价;其次,引入区域拥挤度指标提出了一种改进的多目标粒子群优化算法,以获取操作变量的Pareto解集;然后,利用熵权法确定操作变量最佳设定值,实现城市固废焚烧过程高效运行;最后,通过北京某城市固废焚烧厂的实际运行数据对所提方法进行验证,实验结果表明基于多目标粒子群算法的智能操作优化方法可以实现燃烧效率与脱硝效率的协同提升.

Keyword:

多目标粒子群算法 NOx排放 燃烧效率 城市固废焚烧过程 运行指标模型

Author Community:

  • [ 1 ] [乔俊飞]北京工业大学信息学部 北京 100124;智慧环保北京实验室 北京 100124;智能感知与自主控制教育部工程研究中心 北京 100124
  • [ 2 ] [侯启正]北京工业大学信息学部 北京 100124;智慧环保北京实验室 北京 100124;智能感知与自主控制教育部工程研究中心 北京 100124
  • [ 3 ] [蒙西]北京工业大学信息学部 北京 100124;智慧环保北京实验室 北京 100124;智能感知与自主控制教育部工程研究中心 北京 100124

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Source :

自动化学报

ISSN: 0254-4156

Year: 2024

Issue: 12

Volume: 50

Page: 2462-2473

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