Data-driven multi-objective optimisation of coal-fired boiler combustion systems

•Quantification of predictive uncertainty in data-driven models of power plants.•Multi-objective optimisation under uncertainty to find optimal NOx and UBC trade-off.•Novel solution selection method based on maximum probability of dominance.•Optimisation for all load demands in a single run: no need...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Applied energy Ročník 229; s. 446 - 458
Hlavní autoři:	Rahat, Alma A.M., Wang, Chunlin, Everson, Richard M., Fieldsend, Jonathan E.
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier Ltd 01.11.2018
Témata:	algorithms China coal Coal combustion optimisation combustion data collection emissions energy Evolutionary multi-objective optimization under uncertainty Gaussian processes laws and regulations nitrogen oxides NOx pollutants power plants prediction Probabilistic dominance Unburned carbon content in fly ash uncertainty China Probabilistic dominance Evolutionary multi-objective optimization under uncertainty NOx Coal combustion optimisation Gaussian processes Unburned carbon content in fly ash
ISSN:	0306-2619, 1872-9118
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!