基于BP-SVM模糊信息粒化掺烧煤泥循环流化床经济性建模

目前循环流化床(circulating fluidized bed,CFB)技术是工业综合利用低价煤泥的最佳处理方式,同时煤泥掺烧技术也是提高CFB机组经济性的重要手段。以某300MW CFB机组DCS稳态数据为样本,利用BP(back propagation)网络算法选择模型输入变量;供电煤耗经模糊信息粒化(fuzzy information granulation,FIG)提取有效信息后作为模型输出训练样本;利用支持向量机(support vector machine,SVM)建立实际运行工况参数与供电煤耗之间的BP-SVM模糊信息粒化模型。研究建立了实际运行数据驱动下的机组经济性预测模型,是优化掺烧煤泥CFB机组经济性的模型基础。