ガスボイラーのNOx排出を最適化するために、現地運転データを分析し、サポートベクトルマシン（SVM）に基づくNOx排出特性モデルを構築し、モデルパラメータを最適化するために改善された適応遺伝アルゴリズムを使用し、シグモイドカーネルとRBFカーネルに基づくSVMモデルの性能を比較した。その結果、RBFカーネルが優れており、またSVMアルゴリズムは優れた汎化能力と予測精度を持っていることが示された。SVMモデリングと適応遺伝アルゴリズムの最適化を組み合わせてボイラーの調整可能なパラメータを最適化し、このボイラーのNOx排出を423 mg/m3から219.4 mg/m3まで低減し、低下率は48.13％に達する。上記の手法を用いることで、低NOx排出の最適な運転パラメータセットを得ることができ、発電所ボイラーの運転を最適化し、NOx排出を制御するための指針と基盤を提供することが可能である。

発電所ボイラー; 燃焼最適化; NOx排出; SVM; 適応遺伝アルゴリズム