大型电站锅炉飞灰含碳量优化模型研究

被引：19

作者：

周建新 ^{[1
]}

王雷 ^{[2
]}

徐治皋 ^{[1
]}

司风琪 ^{[1
]}

机构：

[1] 东南大学能源与环境学院

[2] 沈阳工程学院动力工程系

来源：

锅炉技术 | 2008年 / 03期

关键词：

锅炉; 飞灰含碳量; 支持向量机; 回归; 遗传算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TK227 [运行];

学科分类号：

080707 [能源环境工程];

摘要：

借助锅炉燃烧特性试验结果,建立了基于支持向量回归的大型电站锅炉飞灰含碳量模型。经过训练和校验.并与神经网络模型进行对比,结果表明:SVR模型更加适合于实炉测试工况较少的小样本学习,而且其精度能够满足工程的实际要求,能够较为准确的对不同工况下的电站锅炉飞灰含碳量进行预测。在获得该模型的基础上,结合全局寻优的遗传算法,以锅炉的运行调节参数为优化目标函数的自变量,对飞灰含碳量排放进行寻优,并获得了具体工况下的最佳操作参数。

引用

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页数：4

共 8 条

[1]

基于支持向量回归算法的汽轮机热耗率模型 [J].