江南大学学报（自然科学版）
江南大學學報（自然科學版）
강남대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF SOUTHERN YANGTZE UNIVERSITY（NATURAL SCIENCE EDITION）
2010年
4期
414-418
,共5页
王春林%祝文杰%郑松%郑晨%江爱朋
王春林%祝文傑%鄭鬆%鄭晨%江愛朋
왕춘림%축문걸%정송%정신%강애붕
锅炉%支持向量机%遗传算法%优化
鍋爐%支持嚮量機%遺傳算法%優化
과로%지지향량궤%유전산법%우화
电站锅炉水冷壁的高温腐蚀是锅炉机组安全的严重威胁,强还原性气氛是导致高温腐蚀的主要原因,针对还原性气氛的特征指标CO浓度进行建模,并结合优化算法实现燃烧优化是控制还原性气氛的有效方法.应用支持向量机算法建立电站锅炉水冷壁周围CO浓度模型,利用热态实炉试验数据对模型进行训练和校验.该模型对不同试验工况下的CO浓度作出了较准确预测,应用该模型和遗传算法对锅炉进行以降低水冷壁周围CO浓度为目标的燃烧优化,结果表明,通过优化使CO浓度有比较明显的降低,与运行工况对比优化结果具有较高可信性,说明支持向量机模型与遗传算法的结合为锅炉水冷壁周围CO浓度的控制提供了有效工具.
電站鍋爐水冷壁的高溫腐蝕是鍋爐機組安全的嚴重威脅,彊還原性氣氛是導緻高溫腐蝕的主要原因,針對還原性氣氛的特徵指標CO濃度進行建模,併結閤優化算法實現燃燒優化是控製還原性氣氛的有效方法.應用支持嚮量機算法建立電站鍋爐水冷壁週圍CO濃度模型,利用熱態實爐試驗數據對模型進行訓練和校驗.該模型對不同試驗工況下的CO濃度作齣瞭較準確預測,應用該模型和遺傳算法對鍋爐進行以降低水冷壁週圍CO濃度為目標的燃燒優化,結果錶明,通過優化使CO濃度有比較明顯的降低,與運行工況對比優化結果具有較高可信性,說明支持嚮量機模型與遺傳算法的結閤為鍋爐水冷壁週圍CO濃度的控製提供瞭有效工具.
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