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崔莺莺 (崔莺莺.) | 蒙西 (蒙西.) | 乔俊飞 (乔俊飞.) (Scholars:乔俊飞)

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城市固体废物焚烧(municipal solid wastes incineration,MSWI)技术由于其高效的减容效果逐渐成为了生活垃圾处理的主要方式.MSWI过程产生的氮氧化物(nitrogen oxides,NOx)是大气中的主要污染物之一.为了在控制NOx排放的同时保证燃烧效率,提出一种基于多目标粒子群算法的MSWI过程风量智能优化设定方法.首先,结合最大相关最小冗余算法及前馈神经网络,建立燃烧效率和氮氧化物排放浓度预测模型;然后,提出分阶段多目标粒子群优化算法(staged multi-objective particle swarm optimization,SMOPSO),获得一次风流量和二次风流量的Pareto优化解集;此外,设计效用函数,确定一次风流量和二次风流量的最优设定值;最后,基于国内某城市固废焚烧厂的实际运行数据,验证所提方法的有效性.

Keyword:

城市固体废物焚烧 风量智能优化设定 燃烧效率 分阶段多目标粒子群优化 氮氧化物

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  • [ 1 ] [乔俊飞]北京工业大学信息学部,北京100124;北京工业大学智慧环保北京实验室,北京100124;北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室,北京100124;北京工业大学智能感知与自主控制教育部工程研究中心,北京100124
  • [ 2 ] [崔莺莺]北京工业大学信息学部,北京100124;北京工业大学智慧环保北京实验室,北京100124;北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室,北京100124;北京工业大学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;北京工业大学智慧环保北京实验室,北京100124;北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室,北京100124;北京工业大学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 :

控制与决策

ISSN: 1001-0920

Year: 2023

Issue: 2

Volume: 38

Page: 318-326

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