改进NSGA_算法在锅炉燃烧多目标优化中的应用_余廷芳
《基于NSGA-Ⅱ遗传算法的M100甲醇发动机多目标性能优化》范文
《基于NSGA-Ⅱ遗传算法的M100甲醇发动机多目标性能优化》篇一一、引言随着全球能源危机和环境保护意识的加强，对于高效率、低排放的发动机设计提出了更高要求。
M100甲醇发动机作为一种新型环保动力装置，其性能优化具有重要意义。
传统的发动机性能优化方法往往难以满足多目标优化的需求，因此，本文提出基于NSGA-Ⅱ遗传算法的M100甲醇发动机多目标性能优化方法。
二、NSGA-Ⅱ遗传算法概述NSGA-Ⅱ（非支配排序遗传算法II）是一种多目标优化算法，通过模拟自然选择和遗传学机理，对问题进行优化。
该算法能够在一次运行中处理多个目标，通过非支配排序、适应度分配、选择、交叉和变异等操作，寻找Pareto最优解。
三、M100甲醇发动机性能优化模型针对M100甲醇发动机的性能优化，本文建立了包括动力性、经济性、排放性等多目标优化模型。
其中，动力性主要考虑发动机的功率和扭矩；经济性则以燃油消耗率为主要指标；排放性则以NOx、PM等有害排放物为优化目标。
四、NSGA-Ⅱ遗传算法在M100甲醇发动机性能优化中的应用将NSGA-Ⅱ遗传算法应用于M100甲醇发动机的性能优化中，首先需要确定遗传算法的参数，如种群大小、交叉概率、变异概率等。
然后，将发动机的性能参数编码为染色体，通过选择、交叉和变异等操作，生成新的种群。
在每一代中，通过非支配排序和适应度分配，选出优秀的个体，逐渐逼近Pareto最优解。
五、实验结果与分析通过实验，我们得到了多组Pareto最优解，这些解在动力性、经济性和排放性等方面均有所改善。
与传统的发动机性能优化方法相比，NSGA-Ⅱ遗传算法能够更好地处理多目标优化问题，能够在一次运行中找到多个最优解，为发动机设计提供了更多的选择。
同时，通过对比分析，我们发现某些参数的优化对于改善发动机性能具有显著影响。
六、结论本文提出的基于NSGA-Ⅱ遗传算法的M100甲醇发动机多目标性能优化方法，能够有效地提高发动机的动力性、经济性和排放性。
《基于NSGA-Ⅱ遗传算法的M100甲醇发动机多目标性能优化》范文
《基于NSGA-Ⅱ遗传算法的M100甲醇发动机多目标性能优化》篇一一、引言随着能源危机和环保意识的日益增强，甲醇发动机作为一种清洁、可再生能源的应用得到了广泛的关注。
其中，M100甲醇发动机作为一种新型动力系统，其性能优化成为研究热点。
遗传算法作为一种有效的全局搜索优化方法，其优良的全局搜索和局部优化能力，使得它在发动机多目标性能优化问题上有着巨大的应用潜力。
本文旨在通过引入NSGA-Ⅱ（非支配排序遗传算法Ⅱ）对M100甲醇发动机进行多目标性能优化。
二、NSGA-Ⅱ遗传算法介绍NSGA-Ⅱ遗传算法是一种基于达尔文生物进化论的自然选择和遗传学原理的优化算法。
该算法通过模拟自然选择和遗传学机制，以实现全局最优搜索。
它能够同时处理多个目标，并在复杂的解空间中搜索最优解。
此外，NSGA-Ⅱ还具有运算效率高、解的质量稳定等优点。
三、M100甲醇发动机多目标性能优化针对M100甲醇发动机的多目标性能优化问题，本文采用NSGA-Ⅱ遗传算法进行求解。
首先，确定发动机性能优化的目标函数，包括燃油消耗率、排放性能、动力性能等。
然后，构建发动机的数学模型，将发动机的各个参数（如压缩比、燃油喷射压力、气门开启时间等）作为遗传算法的基因。
接着，初始化种群，并对种群进行多轮遗传操作（选择、交叉、变异），不断搜索全局最优解。
四、实验结果与分析通过NSGA-Ⅱ遗传算法对M100甲醇发动机进行多目标性能优化，得到了发动机各项性能指标的优化结果。
实验结果表明，经过优化后的M100甲醇发动机在燃油消耗率、排放性能和动力性能等方面均有所提升。
具体来说，优化后的发动机在保证动力性能的同时，降低了燃油消耗率，减少了有害排放物的排放。
此外，优化后的发动机在各种工况下均表现出较好的稳定性和适应性。
五、结论本文采用NSGA-Ⅱ遗传算法对M100甲醇发动机进行了多目标性能优化，得到了良好的优化结果。
实验结果表明，NSGA-Ⅱ遗传算法在发动机多目标性能优化问题上具有较高的应用价值。
NSGA-II算法的改进及其在风火机组多目标动态组合优化中的应用
NSGA-II算法的改进及其在风火机组多目标动态组合优化中的应用王进;周宇轩;戴伟;李亚峰;宋翼颉【摘要】为了解决风火机组动态组合优化问题,重点针对时间耦合的动态特性及混合整数变量的求解,提出改进的基于非支配排序的遗传算法NSGA-Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ),引入节能减排理念,建立以CO2与SO2排放量及机组燃煤、启停费用最低的多目标函数.采用双层优化策略分别对启停离散量和负荷分配连续量进行寻优求解,引入模糊最大满意度决策法对Pareto解集进行决策,并嵌套在每次动态求解过程中.通过对某含风电场的10机组算例进行仿真,其结果表明了该方法的可行性和有效性.%To solve the dynamic unit commitment optimization with wind-thermal power,and considering the time-cou-pling dynamics and the solution to mixed-integer variables,an algorithm is proposed to improve the non-dominated sort-ing genetic algorithm-II( NSGA-II). With the introduction of the concept of energy-saving and emission reduction ,a multiobjective function is built,which aims to minimize the emission of CO2 and SO2,coal consumption,and start-stop cost. Double-optimization strategy is adopted to solve the discrete start-stop variables and the continuous load distribu-tion variables separately,and fuzzy satisfaction-maximizing method is introduced to make a decision on the Pareto solu-tion set,which is also imbedded into each dynamic solution. The simulation on a 10-unit wind farm shows that the pro-posed method is feasible and effective.【期刊名称】《电力系统及其自动化学报》【年(卷),期】2017(029)002【总页数】5页(P107-111)【关键词】节能减排;机组组合;多目标;最大满意度决策;基于非支配排序的遗传算法-II;双层优化【作者】王进;周宇轩;戴伟;李亚峰;宋翼颉【作者单位】长沙理工大学电气与信息工程学院,长沙 410114;长沙理工大学电气与信息工程学院,长沙 410114;长沙理工大学电气与信息工程学院,长沙 410114;长沙理工大学电气与信息工程学院,长沙 410114;湖南工业大学电气与信息工程学院,株洲 412007【正文语种】中文【中图分类】TM714.2随着我国经济的高速发展，对能源的消耗量与日俱增，化石能源所占比重过大伴随着一系列污染问题的产生，全国各地雾霾现象频发，空气污染问题引起全社会的高度重视，节能减排、低碳环保的理念逐渐成为社会的共识。
NSGA-II算法的改进及其在风火机组多目标动态组合优化中的应用
ｉ ｎ ｇ ｇ ｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ — Ｉ Ｉ （Ｎ Ｓ Ｇ Ａ ＿ Ｉ Ｉ ） ． Ｗｉ ｔ ｈ ｔ ｈ ｅ ｉ ｎ ｔ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｎ ｃ ｅ ｐ ｔ ｏ ｆ ｅ ｎ ｅ ｒ ｇ ｙ — ｓ ａ ｖ ｉ ｎ ｇ ａ ｎ ｄ ｅ ｍｉ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ， ａ
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｔ ｏ ｓ ｏ ｌ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｄ ｙ ｎ ａ ｍｉ ｃ ｕ ｎ ｉ ｔ ｃ ｏ ｍｍｉ ｔ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｗ ｉ ｔ ｈ ｗｉ ｎ ｄ — ｔ ｈ ｅ ｒ ｍａ ｌ ｐ ｏ ｗｅ ｒ ，ａ ｎ ｄ ｃ ｏ ｎ ｓ ｉ ｄ ｅ ｉｎ ｒ ｇ ｔ ｈ ｅ ｔ ｉ ｍｅ — Ｃ Ｏ Ｕ —
Ｃ ｈ ａ ｎ ｇ ｓ ｈ ａ ４ １ ０１ １ ４， Ｃｈ ｉ ｎ ａ； ２ ． Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆ Ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｉ ｃ ａ ｌ ａ ｎ ｄ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｅｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｉ ｒ ｎ ｇ
Ｈ ｕ ｎ ａ ｎ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， Ｚ ｈ ｕ ｚ ｈ ｏ ｕ ４ １ ２ ０ ０ ７ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
第２ ９卷 第 ２ 期
２ ０ １ ７年 ２月
电 力 系 统 及 其 自动 化 学 报
Ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｅ ｄ ｉ ｎ ｇ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ＣＳ Ｕ— ＥＰ Ｓ Ａ
Ｖｏ １ ． ２ ９ ＮＯ ． ２
Ｆ ｅ ｂ ． ２ ０ １ ７
Ｎ Ｓ ＧＡ — Ｉ Ｉ 算法 的改进 及其在 风火机组 多 目标动态 组合优化 中的应用
《2024年基于自由搜索算法的电站燃煤锅炉燃烧优化应用研究》范文
《基于自由搜索算法的电站燃煤锅炉燃烧优化应用研究》篇一一、引言随着社会经济的快速发展，电站燃煤锅炉的燃烧效率及环保性能显得尤为重要。
为应对日益严峻的能源与环境问题，燃烧优化技术的研究与应用已成为电站运行的关键环节。
传统燃烧控制方法在面对复杂多变的燃烧环境时，往往表现出一定程度的局限性。
近年来，基于智能算法的燃烧优化方法，特别是自由搜索算法的应用，在电站燃煤锅炉的燃烧优化方面展现出巨大潜力。
本文将深入探讨基于自由搜索算法的电站燃煤锅炉燃烧优化应用研究。
二、研究背景与意义自由搜索算法是一种基于概率的优化算法，通过模拟自然界的进化过程，对搜索空间进行高效搜索。
在电站燃煤锅炉燃烧优化中，自由搜索算法可以针对复杂的燃烧过程进行智能调控，实现燃烧效率与环保性能的双重优化。
此项研究不仅有助于提高电站的经济效益，还能有效降低污染物排放，对环境保护和能源可持续发展具有重要意义。
三、自由搜索算法在燃煤锅炉燃烧优化中的应用1. 算法原理自由搜索算法通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异等操作，实现全局搜索与局部搜索的有机结合。
在电站燃煤锅炉燃烧优化中，算法可以根据实时采集的燃烧数据，自动调整风煤比、燃烧温度等关键参数，以实现最佳的燃烧效果。
2. 算法实施（1）数据采集：实时采集燃煤锅炉的燃烧数据，包括风煤比、燃烧温度、烟气成分等。
（2）建立模型：根据采集的数据建立燃烧优化模型，将自由搜索算法应用于模型中。
（3）参数调整：算法根据模型输出结果，自动调整风煤比、燃烧温度等关键参数。
（4）效果评估：通过对比调整前后的燃烧数据，评估优化效果。
四、实验结果与分析1. 实验设计为验证自由搜索算法在燃煤锅炉燃烧优化中的应用效果，我们选取了某电站的燃煤锅炉进行实验。
实验过程中，我们分别采用传统控制方法和自由搜索算法进行燃烧控制，并对比两种方法的燃烧效率、污染物排放等指标。
2. 实验结果实验结果表明，采用自由搜索算法的燃煤锅炉在燃烧效率、污染物排放等方面均表现出明显优势。
改进NSGA-Ⅱ的炼焦配煤多目标优化方法
改进NSGA-Ⅱ的炼焦配煤多目标优化方法李忠峰;刘俊;金辉;汪继玮;刘蕾【期刊名称】《制造业自动化》【年(卷),期】2024(46)5【摘要】配煤优化问题是中国焦化行业广泛存在的问题。
为了获得低成本、高质量的焦炭,提出了一种多目标配煤优化模型(Multi-Objective Optimization of Coal Blending,MOCB),以克服传统单目标配煤优化模型仅考虑成本或焦炭质量的弊端。
模型以配煤成本最低、焦炭质量六个评价指标的综合质量最大为目标函数,工艺条件和生产焦炭质量作为约束集,引入带有精英策略的非支配排序遗传算法(Nondominated Sorting Genetic Algorithm-II,NSGA-II),并结合配煤比调整专家规则进行改进形成新的优化算法(Expert-NSGA-II)作为该模型的寻优算法并通过运行时间、反世代距离(Inverted Generational Distance,IGD)、超体积指标(Hypervolume,HV)评价四种算法及Pareto最优解集。
对某焦化厂六个单种煤配煤为例进行配煤优化验证,优化结果表明Expert-NSGA-II算法所得配煤方案(Pareto最优解集)具有较好的收敛性、多样性和鲁棒性且配煤结构多样化,可兼顾不同质量需求进行配比选择,具有良好的应用价值。
【总页数】6页(P103-108)【作者】李忠峰;刘俊;金辉;汪继玮;刘蕾【作者单位】营口理工学院电气工程学院;武汉科技大学信息科学与工程学院;中唯炼焦技术国家工程研究中心有限责任公司;营口理工学院机械与动力工程学院【正文语种】中文【中图分类】TP18;TM85【相关文献】1.基于改进NSGA-Ⅱ的列车运行多目标优化方法2.基于改进NSGA-Ⅲ的内河集装箱船舶配载多目标优化3.煤岩学在炼焦配煤中的应用进展及优化配煤技术4.基于改进NSGA-Ⅱ算法的班轮航线配船多目标优化5.基于改进NSGA-Ⅱ的交叉口信号配时多目标优化因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
多目标优化算法NSGA-Ⅱ的改进
多目标优化算法NSGA-Ⅱ的改进
刘旭红;刘玉树;张国英;阎光伟
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2005(041)015
【摘要】该文提出了NSGA-Ⅱ算法的一种改进算法-INSGA.在引入算术交叉算子的同时,提出并引入累积排序适应度赋值策略.实验表明,INSGA具有更高的收敛速度和更好的种群多样性.
【总页数】3页(P73-75)
【作者】刘旭红;刘玉树;张国英;阎光伟
【作者单位】北京理工大学计算机科学与工程系,北京,100081;北京理工大学计算机科学与工程系,北京,100081;北京理工大学计算机科学与工程系,北京,100081;北京理工大学计算机科学与工程系,北京,100081
【正文语种】中文
【中图分类】TP301
【相关文献】
1.基于差分进化与NSGA-Ⅱ的多目标优化算法 [J], 陶文华;刘洪涛
2.基于多目标优化算法NSGA-Ⅱ推荐相似缺陷报告 [J], 樊田田; 许蕾; 陈林
3.基于模糊逻辑NSGA-Ⅲ的开关磁阻发电机多目标优化算法 [J], 李艺辉;刘作军;李洁
4.基于NSGA-Ⅱ的偏好分解的多目标优化算法研究 [J], 谢倩文;何利力
5.基于NSGA-Ⅱ的偏好分解的多目标优化算法研究 [J], 谢倩文;何利力
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
高效煤粉工业锅炉燃烧过程的多目标优化
高效煤粉工业锅炉燃烧过程的多目标优化摘要：工业锅炉是重要的能源设备，燃烧过程的优化对提高能源利用效率和减少环境污染具有重要意义。
本文通过研究高效煤粉工业锅炉的燃烧过程，提出了一种多目标优化策略，旨在同时实现燃烧效率的提高、烟气排放的降低和锅炉运行的稳定性。
1. 引言工业锅炉是工业生产中常用的热能设备，煤粉工业锅炉作为其中的重要类型，具有安全、稳定和高效等优势。
然而，长期以来由于煤粉的燃烧过程存在着复杂的非线性、耦合和多目标等特性，导致煤粉工业锅炉的运行效率不高，同时也会增加烟气排放的污染物含量。
因此，进行煤粉工业锅炉燃烧过程的多目标优化具有重要的现实意义。
2. 煤粉工业锅炉燃烧过程的多目标优化策略在煤粉工业锅炉燃烧过程的优化中，能源利用效率的提高、烟气排放的降低以及锅炉运行的稳定性是主要的优化目标。
为了实现这些目标，可以采取以下策略：2.1 燃烧过程的优化控制通过对煤粉供给、风量调整和燃烧器操作等参数进行优化控制，可以达到燃烧效率的提高和烟气排放的降低。
其中，煤粉供给的优化包括煤粉浓度、煤粉粒径和煤粉气化速率等方面的控制；风量调整的优化包括风速、风温和风氧浓度等参数的调节；燃烧器操作的优化包括燃烧器的启动、稳定和熄火等方面的控制。
通过燃烧过程的优化控制，可以提高煤粉的燃烧效率，减少烟气中的污染物排放。
2.2 燃烧系统的改进设计在煤粉工业锅炉中，燃烧系统的设计也对燃烧效率和烟气排放具有重要影响。
在燃烧系统的改进设计中，可以采取以下措施：优化燃烧器结构，提高燃烧器的燃烧效率和稳定性；改进燃烧室结构，提高燃烧室的温度和压力分布，减少烟道蒸汽损失；增加余热回收装置，提高锅炉的热能利用效率等。
通过燃烧系统的改进设计，可以进一步提高煤粉工业锅炉的能源利用效率和减少烟气排放。
2.3 智能化监测与控制系统的应用在煤粉工业锅炉的燃烧过程中，智能化监测与控制系统的应用可以实现对煤粉供给、风量调整和燃烧器操作等参数的实时监测和自动控制。
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摘 要： 提出改进非劣分类遗传算法（ NSGA-Ⅱ） 在燃煤锅炉多目标燃烧优化中先，采用 BP 神经网络模型分别建立了 300MW 燃煤锅炉的 NOx 排放特性模型和锅炉
热损失模型，同时利用锅炉热态实验数据对模型进行了训练和验证，结果表明，BP 神经网络模型可以很好地预
optimization of coal-fired boiler combustion
YU Ting-fang1 ，WANG Lin1 ，PENG Chun-hua2
（ 1． School of Mechanical ＆ Electronic Engineering，Nanchang University，Nanchang 330031，China； 2． School of Electrical，East China Jiao-
tong University，Nanchang 330013，China）
Abstract： This paper discussed the application of improved non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ（ NSGA-Ⅱ） to multiobjective optimization of a coal-fired combustion，the two objectives considered are minimization of overall heat loss and NOx emissions from coal-fired boiler． In the first step，this paper proposed the back propagation（ BP） neural network to establish a mathematical model predicting the functional relationship between outputs （ NOx emissions ＆ overall heat loss of the boiler） and inputs （ operational parameters of the boiler） of a coal-fired boiler． It used a number of field test data from a full-scale operating 300MW boiler to train and verify the BP model． The NOx emissions ＆ heat loss predicted by the BP neural network model shows good agreement with the measured． Then，combined BP model and the non-dominated sorting genetic algorithm Ⅱ （ NSGA-Ⅱ） to gain the optimal operating parameters which led to lower NOx emissions and overall heat loss boiler． According to the problems such as premature convergence and uneven distribution of Pareto solutions exist in the application of NSGA-Ⅱ， this paper performed corresponding improvements in the crowded operator and crossover operator． The optimal results show that hybrid algorithm by combining BP neural network and improved NSGA-Ⅱ can be a good tool to solve the problem of multi-objective optimization of a coal-fired combustion，which can reduce NOx emissions and overall heat loss effectively for the coalfired boiler． Compared with non-improved NSGA-Ⅱ，the Pareto set obtained by the improved NSGA-Ⅱ shows a better distribution and better quality． Key words： multi-objective optimization； coal-fired boiler combustion； NSGA-Ⅱ； BP neural network； Pareto solutions set
第 30 卷第 1 期 2013 年 1 月
计算机应用研究 Application Research of Computers
Vol. 30 No. 1 Jan． 2013
改进 NSGA-Ⅱ算法在锅炉燃烧多目标优化中的应用*
余廷芳1 ，王 林1 ，彭春华2
（ 1． 南昌大学 机电工程学院，南昌 330031； 2． 华东交通大学 电气与电子学院，南昌 330013）
文献标志码： A
文章编号： 1001-3695（ 2013） 01-0179-04
doi： 10． 3969 / j． issn． 1001-3695． 2013． 01． 046
Improved non-dominated sorting genetic algorithm applied in multi-objective
测锅炉的排放特性和锅炉的热损失特性。在建立的锅炉排放特性和热损失 BP 神经网络模型基础上，采用非劣
分类遗传算法对锅炉进行多目标优化，针对 NSGA-Ⅱ在燃煤锅炉燃烧多目标优化问题应用中 Pareto 解集分布不
理想、易早熟收敛的问题，在拥挤算子及交叉算子上进行了相应改进。优化结果表明，改进 NSGA-Ⅱ方法与 BP
神经网络模型结合可以对锅炉燃烧实现有效的多目标寻优、得到理想的 Pareto 解，是对锅炉燃烧进行多目标优
化的有效工具，同改进前的 NSGA-Ⅱ优化结果比较，其 Pareto 优化结果集分布更好、解的质量更优。
关键词： 多目标优化； 锅炉燃烧； NSGA-Ⅱ； BP 神经网络； Pareto 解集
中图分类号： TP391