基于最小二乘支持向量机的锅炉对流受热面清洁吸热量预测

针对神经网络拓扑结构复杂、易出现过度训练、仅获局部最优解的问题,为提高锅炉对流受热面清洁时潜在吸热量预测的准确度,更好地进行受热面污染监测,提出了一种新的基于最小二乘支持向量机的对流受热面清洁时潜在吸热量预测方法。依据最小二乘支持向量机预测原理,建立对流受热面清洁时潜在吸热量最小二乘支持向量机预测模型,同时建立神经网络预测模型进行对比研究,实例研究结果表明,最小二乘支持向量机较神经网络具有更高的拟合度,预测各性能都高于神经网络,其在对流受热面清洁时潜在吸热量预测方面明显优于神经网络,将成为对流受热面清洁时潜在吸热量预测也即受热面污染监测方面更为有利的工具。     

基于声学测温与最小二乘支持向量机的锅炉炉膛灰污监测方法

研究电站锅炉炉膛灰污监测问题,提出了基于声学测温和最小二乘支持向量机的电站锅炉炉膛灰污监测方法。该方法采用声学测温装置获得实际运行状态下锅炉炉膛出口烟温,用最小二乘支持向量机获得实际运行状态下锅炉炉膛清洁时的潜在炉膛出口烟温,运用上述两参数定义灰污特征参数来表征锅炉炉膛整体灰污状况。建立了监测模型,从电厂采集数据对模型进行了训练和验证,并对获得的灰污特征参数进行了分析,结果表明:基于声学测温和最小二乘支持向量机的锅炉炉膛灰污监测方法可以较准确地实现电站锅炉炉膛的灰污监测,为炉膛的吹灰优化打下了良好的基础。