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基于PCA-SVR的燃煤锅炉NO_x排放预测
引用本文:钟用禄,李海山,刘发圣,谭鹏,张尚志,张成.基于PCA-SVR的燃煤锅炉NO_x排放预测[J].热力发电,2015(1):87-90.
作者姓名:钟用禄  李海山  刘发圣  谭鹏  张尚志  张成
作者单位:国网江西省电力科学研究院;华中科技大学煤燃烧国家重点实验室
基金项目:江西省节能减排科技创新示范科技项目(20123BBG71023);广东省省部产学研结合项目(2012B091100173);湖北省自然科学基金(2012FFB02602)
摘    要:以某超超临界700 MW机组锅炉为对象,建立了基于主成分分析(PCA)和支持向量回归(SVR)的氮氧化物(NOx)排放预测模型(PCA-SVR模型)。运用PCA方法对包含有2 000条锅炉运行记录的数据集进行分析,降低数据集维数,提取有效信息(主成分);以得到的主成分为输入变量,锅炉NOx排放值为输出变量,利用SVR建立NOx预测模型。与传统SVR模型相比,PCA-SVR模型的计算时间更短,并且能获得较高的NOx排放预测精度,其预测NOx排放浓度与实际排放浓度相比平均误差在1%以内。

关 键 词:燃煤锅炉  NOx排放量  预测模型  主成分分析  支持向量机
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