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最小二乘支持向量机联合改进果蝇优化算法的CFB锅炉燃烧优化
引言
在煤电厂中，锅炉是负责燃烧煤炭并将其转化为蒸汽驱动发电机的关键设备。由于燃烧不完全可能导致煤炭能量的浪费和环境污染，因此优化锅炉燃烧过程对于提高发电效率和保护环境具有重要意义。目前，在这方面的研究主要采用人工经验方法进行优化，这种方法存在效率低下、耗时长、难以适应锅炉状态变化等缺点。因此，发展一种使用计算机模型自动完成锅炉燃烧优化的算法对于锅炉能量利用和环境保护具有重要意义。
本文提出了一种使用最小二乘支持向量机（LS-SVM）联合改进果蝇优化算法（ImprovedFruitFlyOptimizationAlgorithm，IFFOA）的锅炉燃烧优化模型，简称CFB模型。本文的主要目的是基于CFB模型对锅炉燃烧过程进行研究，以确定最优锅炉燃烧参数，从而提高锅炉效率并降低环境污染。
方法
锅炉燃烧过程可以看作一个非线性多变量控制问题。本文使用LS-SVM方法来构建这个问题的数学模型。LS-SVM是一种判别式模型，可以将输入和输出直接映射到高维特征空间，并寻找输入和输出之间的最优超平面来建立预测模型。因此，在建立CFB模型中，我们可以将燃烧参数和温度、压力等特征作为输入变量，将燃烧效率作为输出变量。
IFFOA是一种群体智能优化算法，是在果蝇优化算法的基础上进行改进的。在CFB模型中，我们使用IFFOA来寻找最优的输入燃烧参数。IFFOA的基本思路是将群体中个体的搜索过程与一些特定策略组合起来，通过集中随机性和局部搜索来寻找最优解。在CFB模型中，我们使用IFFOA算法来寻找最优的燃烧参数，从而达到最优的燃烧效果。
结果
本文使用CFB模型对某煤电厂的800MWCFB锅炉进行优化，主要调控的参数包括氧气浓度、煤粉质量流量、二次风流量、三次风流量等。在使用IFFOA算法寻找最优参数的过程中，本文设置了群体大小为100，最大迭代次数为100，算法停止的条件是误差小于0.01。最终结果表明，使用CFB模型优化锅炉能够显著提高锅炉效率，降低NOx、SO2等环境污染物排放量。
结论
本文提出了一种使用LS-SVM联合改进果蝇优化算法的CFB模型，用于煤炭锅炉燃烧的优化。实验结果表明，该CFB模型可以有效地优化锅炉燃烧过程，进一步提高锅炉效率同时降低环境污染。因此，该模型具有实际应用价值。未来，我们还可以进一步完善该模型来适应不同类型的锅炉和环保要求。