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上传时间: 2021-02-26
详细说明：最近，高斯过程（GP）引起了业界的广泛关注。 本文着重介绍了燃煤锅炉燃烧的应用，并利用GP设计了降低粉煤灰中未燃烧碳含量的策略（UCC-FA），这是锅炉燃烧效率的最重要指标。 随着摆脱复杂的物理机制，建立数据驱动模型作为GP是解决该问题的有效方法。 首先，使用GP对UCC-FA与锅炉燃烧运行参数之间的关系进行建模。 通过遗传算法对GP模型的超参数进行优化。然后，作为另一个GA框架的目标，利用GP模型预测的UCC-FA寻找锅炉燃烧的最佳运行方案。 基于来自大容量切向燃烧锅炉的670组真实数据，开发了分别具有21和13个输入的两个GP模型。 在实验结果中，具有21个输入的模型提供了比其他模型更好的预测性能。 通过优化一些运行参数，选择21输入模型的结果，UCC-FA从2.7％降低到1.7％，这对于锅炉燃烧是一个合理的成就。
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