【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2014年第31卷第2期 441-444页,共4页

【作 者】： 白晓旭 [1,2] ; 王璋奇 [1] ; 董泽 [1]

【摘 要】 以印尼某电厂的锅炉运行DCS数据为样本，采用神经网络的方法建立了锅炉燃料、风量和锅炉燃烧效率的数学模型，并采用粒子群优化算法对燃料和风量进行优化，使锅炉的燃烧效率提高。仿真结果表明，神经网络建模和粒子群优化可以用于锅炉燃烧方面的研究，可提高锅炉燃烧的效率，并为对锅炉燃烧的深入研究奠定了基础。