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J-GLOBAL ID：201702237968355524   整理番号：17A0109702

知的アルゴリズムに基づく石炭火力発電所ボイラの燃焼最適化【JST・京大機械翻訳】

Combustion Optimization of a Coal-fired Boiler Based on Intelligent Algorithm

著者 (4件)： Yu Tingfang (School of Mechanical and Electrical Engineering, Nanchang University) ,  Geng Ping (School of Mechanical and Electrical Engineering, Nanchang University) ,  Huo Erguang (School of Mechanical and Electrical Engineering, Nanchang University) ,  Cao Mengbing (School of Mechanical and Electrical Engineering, Nanchang University)
資料名： Dongligongcheng Xuebao  (Dongligongcheng Xuebao)
巻： 36  号： 8  ページ： 594-599,607  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2678A  ISSN： 1674-7607  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 300MWの石炭火力発電所のボイラの燃焼最適化混合モデリングを,MATLAB人工知能ツールに基づいて行った。BPニューラルネットワークを用いてボイラの燃焼特性のBPニューラルネットワークモデルを構築し,ボイラの熱効率とNNO_X排出濃度を予測した。このモデルに基づき,ボイラの熱効率とNNO_X排出濃度を目標として,MATLABの遺伝的アルゴリズムツールキットを用いてボイラの燃焼最適化を行い,重み係数法を用いて多目的最適化問題を単一目的最適化問題に変換した。結果は以下を示す。ボイラの熱効率とNO_X排出濃度の相対誤差の平均絶対値はそれぞれ0.142%と1.790%%であり、このモデルは良好な正確性と汎化能力を有する。重み係数法は実際の状況に基づき、ボイラの熱効率あるいはNO_X排出質量濃度を最適化重点として、対応する重み係数を選択し、燃焼最適化に対して一定の指導的意義がある。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 人工知能 ,  熱効率 ,  多目的計画法 ,  遺伝的アルゴリズム ,  *最適化 ,  最適化問題 ,  汎化 ,  燃焼特性 ,  *ボイラ
準シソーラス用語： 相対誤差 ,  重み係数 ,  ツールキット ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  MATLAB ,  *石炭火力発電所 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： utility boiler ,  boiler thermal efficiency ,  NO_x emission ,  genetic algorithm ,  multi-objective optimization

分類 (1件)： 火力発電  (NB03040D)

タイトルに関連する用語 (5件)： アルゴリズム ,  石炭火力発電所 ,  ボイラ ,  燃焼 ,  最適化