热能动力工程
熱能動力工程
열능동력공정
JOURNAL OF ENGINEERING FOR THERMAL ENERGY AND POWER
2009年
2期
200-204
,共5页
周建新%仇晓智%司风琪%徐治皋
週建新%仇曉智%司風琪%徐治皋
주건신%구효지%사풍기%서치고
电站锅炉%燃烧%氮氧化物%支持向量机%回归%遗传算法
電站鍋爐%燃燒%氮氧化物%支持嚮量機%迴歸%遺傳算法
전참과로%연소%담양화물%지지향량궤%회귀%유전산법
借助锅炉燃烧特性试验数据,建立了基于支持向量回归的四角切圆燃煤锅炉NOx排放模型.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热态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NOx排放特性进行预测.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NOx排放进行寻优,并获得了具体工况下的最佳操作参数.
藉助鍋爐燃燒特性試驗數據,建立瞭基于支持嚮量迴歸的四角切圓燃煤鍋爐NOx排放模型.經過訓練和校驗,併與神經網絡模型進行對比,結果錶明:SVR模型更加適閤于實爐熱態測試工況較少的小樣本學習,而且其精度能夠滿足工程的實際要求,能夠較為準確的對不同工況下的電站鍋爐NOx排放特性進行預測.在穫得該模型的基礎上,結閤全跼尋優的遺傳算法,以鍋爐的運行調節參數為優化目標函數的自變量,對NOx排放進行尋優,併穫得瞭具體工況下的最佳操作參數.
차조과로연소특성시험수거,건립료기우지지향량회귀적사각절원연매과로NOx배방모형.경과훈련화교험,병여신경망락모형진행대비,결과표명:SVR모형경가괄합우실로열태측시공황교소적소양본학습,이차기정도능구만족공정적실제요구,능구교위준학적대불동공황하적전참과로NOx배방특성진행예측.재획득해모형적기출상,결합전국심우적유전산법,이과로적운행조절삼수위우화목표함수적자변량,대NOx배방진행심우,병획득료구체공황하적최가조작삼수.
