基于最小二乘支持向量机的电站锅炉高效率低NO<italic style="font-style: italic"><sub>x</sub></italic>的多目标优化研究

梁中荣; 蓝茂蔚; 郑国; 何荣强; 屈可扬; 甘云华

doi:10.12096/j.2096-4528.pgt.22108

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基于最小二乘支持向量机的电站锅炉高效率低NO_x的多目标优化研究

发电及环境保护 | 更新时间：2025-06-06

- 基于最小二乘支持向量机的电站锅炉高效率低NO_x的多目标优化研究
- Study on Multi-Objective Optimization of High-Efficiency and Low-NO_x Emissions of Power Station Boilers Based on Least Squares Support Vector Machines
- “在锅炉燃烧系统多目标优化领域，专家采用加权-粒子群算法和MOPSO算法优化运行参数，实现高效率低NOx排放，MOPSO算法优化效率更高，更有利于指导实际运行。”
- 发电技术 2023年44卷第6期页码：809-816
- 作者机构：
  
  1.湛江电力有限公司，广东省湛江市 524099
  2.中国能源建设集团广东省电力设计研究院有限公司, 广东省广州市 510663
  3.华南理工大学电力学院，广东省广州市 510640
- 作者简介：
  
  [ "梁中荣(1974)，男，高级工程师，研究方向为火电机组智能控制优化技术研究与应用，13560538632@126.com；" ]
  [ "甘云华(1979)，男，博士，教授，研究方向为新型燃烧、高效传热、能源系统智能优化等，本文通信作者，ganyh@scut.edu.cn。" ]
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目(52376108);广东省基础与应用基础研究基金项目(2020B1515020040)
- DOI：10.12096/j.2096-4528.pgt.22108
  中图分类号： TK 227
- 收稿日期：2023-02-23，
  
  纸质出版日期：2023-12-31
- 稿件说明：
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梁中荣,蓝茂蔚,郑国等.基于最小二乘支持向量机的电站锅炉高效率低NO_x的多目标优化研究[J].发电技术,2023,44(06):809-816.

LIANG Zhongrong,LAN Maowei,ZHENG Guo,et al.Study on Multi-Objective Optimization of High-Efficiency and Low-NO_x Emissions of Power Station Boilers Based on Least Squares Support Vector Machines[J].Power Generation Technology,2023,44(06):809-816.
梁中荣,蓝茂蔚,郑国等.基于最小二乘支持向量机的电站锅炉高效率低NO_x的多目标优化研究[J].发电技术,2023,44(06):809-816. DOI： 10.12096/j.2096-4528.pgt.22108.

LIANG Zhongrong,LAN Maowei,ZHENG Guo,et al.Study on Multi-Objective Optimization of High-Efficiency and Low-NO_x Emissions of Power Station Boilers Based on Least Squares Support Vector Machines[J].Power Generation Technology,2023,44(06):809-816. DOI： 10.12096/j.2096-4528.pgt.22108.

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Study on Multi-Objective Optimization of High-Efficiency and Low-NOx Emissions of Power Station Boilers Based on Least Squares Support Vector Machines

DOI：10.12096/j.2096-4528.pgt.22108

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Study on Multi-Objective Optimization of High-Efficiency and Low-NO_x Emissions of Power Station Boilers Based on Least Squares Support Vector Machines