大型电站锅炉飞灰含碳量优化模型研究

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.

关键词：锅炉、飞灰含碳量、支持向量机、回归、遗传算法

所属期刊栏目：39

分类号：TK223(蒸汽动力工程)

在线出版日期：2008-07-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：21-24