基于偏最小二乘回归的氨法烟气脱硫效率预测

以影响氨法烟气脱硫效率的主要参数作为输入变量,以脱硫效率作为输出变量,采用偏最小二乘回归法建立了氨法烟气脱硫效率计算模型并对电厂脱硫效率进行了预测.结果表明:采用氨法烟气脱硫效率计算模型得出的预测值与实际运行数据的最大相对误差小于4.0%,模型的平均误差为0.53%,说明该烟气脱硫效率计算模型的预测精度较高,能够满足烟气脱硫效率预测的工程需要.     

基于偏最小二乘法的支持向量机短期负荷预测

提出了一种基于偏最小二乘支持向量机的负荷预测模型.首先通过偏最小二乘(PLS)对负荷数据进行成分提取,提取的成分具有线性特点,并消除输入因素的多重相关性,然后采用支持向量机方法(SVM)对提取的成分进行预测.算例表明,该算法用于短期负荷预测建模速度快,预测精度高,是种行之有效的方法.     

最小二乘支持向量机在大坝变形预测中的应用

介绍了基于统计学习理论的一种新的机器学习技术———支持向量机(SVM)和其拓展方法———最小二乘支持向量机(LSSVM),并将LSSVM算法应用于混凝土大坝安全监控中的变形预测。根据实测数据,建立了基于LSSVM算法的大坝变形预测模型,同时与经典SVM预测模型进行分析比较。结果表明,LSSVM和经典SVM算法在大坝变形预测中都具有较好的可行性、有效性及较高的预测精度;LSSVM在算法的学习训练效率上比SVM有较大的优势,更适合于解决大规模的数据建模。     

基于最小二乘支持向量机的生物质热值预测

生物质的热值与其组成成分有关,基于此,应用最小二乘支持向量机方法建立了生物质热值预测的有效模型,并利用Biomass Feedstock Composition and Properties Database数据库提供的数据进行了测试。以该数据库的部分生物质的固定碳、挥发分和灰分含量作为输入,以相应的热值作为输出,训练最小二乘支持向量机。训练完成后,用剩余的生物质进行测试。测试结果表明,预测方法准确,速度较快。与神经网络方法相比,基于最小二乘支持向量机的生物质的热值预测方法更有效。     

电站煤粉炉NOx排放特性的最小二乘支持向量机模型

为获得电站煤粉炉NOx排放特性的在线预测模型,实现低NOx闭环运行控制,以某电厂300MW四角切圆燃烧煤粉炉为研究对象建立了NOx排放特性的最小二乘支持向量机模型.在建模过程中,进行了模型性能对核函数、惩罚因子γ和核函数参数σ2的敏感性分析,并运用遗传算法和交叉证实获得了γ和σ2的最佳值.最后利用不同试验工况下的样本数据检验了模型的预测性能,并将该模型的预测性能与BP神经网络模型相比较,结果说明该模型的建模特点和预测性能能够满足NOx排放的在线预测.     

基于最小二乘支持向量机的水库来水量预测模型

为提高水库来水量的预测精度,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的来水量预测模型。实例应用结果表明,该模型预测能力强、预测精度高,其预测精度明显高于BP模型,为来水量预测提供了一种可靠、有效的方法。     

基于加权最小二乘支持向量机的月度负荷预测

考虑到实际电力负荷预测中各数据的重要程度并不相同,在标准最小二乘支持向量机回归算法的训练样本中设置权值系数,建立了加权最小二乘支持向量机模型,以实现样本的优化选择,达到历史数据"重近轻远"的学习效果;同时考虑到粒子群优化算法收敛速度快和混沌运动遍历性、随机性等特点,提出了一种基于混沌思想的粒子群优化算法对模型参数进行优化,引入优势粒子和劣势粒子的权重自适应调节机制,使算法具有动态适应性。将改进的模型应用于江西省萍乡市月度负荷预测中,结果表明本文方法与常规方法相比降低了预测误差,且速度较快。     

最小二乘支持向量机在大坝渗流监测中的应用

支持向量机的训练速度慢．制约了它的发展和推广应用。Suykens提出了一种新的支持向量机方法——最小二乘支持向量机。最小二乘支持向量机是支持向量机的发展和改进,它采用等式约束替代不等式约束,求解速度大大加快。将其用于大坝的渗流监测中．并与传统的支持向量机进行了比较,结果显示二者的预测效果都比较好．但是最小二乘支持向量机的训练效率比支持向量机要高。     

生物质气化过程最小二乘支持向量机建模探讨

生物质气化过程的最终目标就是尽可能得到更多的高品质可燃气体,而目前的生物质气化过程还存在许多尚待解决的问题,例如气化温度、气化剂当量比、气化效率、燃气热值等参数优化问题.为此建立一种能适应生物质气化过程的模型,用于预测生物质气化气组分、热值、气化效率及碳转化率等指标,以及实现气化过程的参数优化都具有现实意义.本文在对生物质气化过程建模现状分析基础上,初步提出一种基于最小二乘支持向量机的气化过程建模方法,探讨了该方法用于生物质气化过程建模以及对气化过程主要参数进行优化的可行性.     

基于最小二乘支持向量机的煤粉着火温度预测分析

针对关系到锅炉经济安全运行的煤着火温度估计难的问题,采用最小二乘支持向量机方法建立煤粉着火温度的预测模型,并和利用PLS以及BP神经网络等方法建立的预测模型进行对比,结果表明,最小二乘支持向量机克服了BP神经网络泛化能力弱以及PLS无法解决的非线性等问题,采用最小二乘支持向量机方法建立的煤粉着火温度模型具有很高的预测精度.     

入口角度对氨法烟气脱硫塔内气液流场影响的数值模拟

利用CFD方法进行了烟气入口角度对双循环脱硫单塔内气液流场影响的数值模拟,分别用标准k-ε模型和DPM模型对其进行了求解,并在气液离散相的求解中运用了非定常二阶隐式时间推进法,分别选取不同的烟气入口角度（6°、9°、12°和15°）进行了比较和分析.结果表明：考虑到能量损失和气液混合程度,烟气入口角度为9°和12°较合适;当烟气入口角度为12°和15°时,烟气分布较均匀,有利于气液两相混合和脱硫塔内空间的充分利用;综合考虑烟气流场的均匀性、塔内阻力、气液混合程度以及液膜覆盖范围等因素,12°是脱硫塔最佳烟气入口角度.     

海水白泥乳烟气脱硫试验研究

在烟气量为1000Nm^3／h试验装置上进行了海水、海水白泥乳脱硫效率的试验研究。得到单独采用海水时,随着环境温度升高,脱硫率有所下降。当海水中加入白泥时,可以显著提高脱硫率,一般可提高15％～20％,且随着环境温度升高,脱硫率有所增加。随着海水中白泥的浓度增加,脱硫率有所增加。     

燃煤电厂烟气脱硫有关问题的思考

我国二氧化硫排放还处在失控状态。2003年我国电力工业二氧化硫排放占到我国二氧化硫排放总量的45%,因此,电力工业烟气脱硫迫在眉睫。本文从我国目前电力工业烟气脱硫现状出发,就与此有关的排污收费、工艺技术选择、脱硫工程公司资质、电价核定原则、设备国产化、脱硫对象以及如何加强规范化管理等问题进行了讨论。     

烟气脱硫技术与应用研究

介绍几种典型的烟气脱硫工艺。通过比较,因地制宜采用不同的烟气脱硫工艺可有效地控制火电厂二氧化硫的排放,满足国家和地区环境质量标准的要求。     

脱硫系统对锅炉内爆影响的模拟试验研究

模拟带有脱硫系统电站锅炉的烟风系统,建立了燃气试验炉。试验从4个典型工况来进行,模拟研究脱硫系统对锅炉内爆的影响规律。试验结果表明:快速切断燃料后,炉膛而非引风机入口产生内爆的可能性最大,加装脱硫系统后,使得这一可能性更大;主燃料跳闸后,切断一次风,进气量减少,加大炉膛产生内爆的几率,加装脱硫系统后内爆的几率更大;延时断燃料,炉膛产生的最大负压减少,增设脱硫系统后,必须用更长的时间断燃料才能降低内爆产生的可能性;低负荷下熄火,炉膛产生内爆的可能性降低,增设脱硫系统使得低负荷下内爆可能性增大。     

钙基脱硫剂的制备及其对烟气脱硫效率的影响

采用扫描电镜 ,分析了在不同消化制备条件下消石灰的特性 ,并在管道喷射试验台上进行烟气脱硫的试验研究。结果表明 :加压加NaCl消化所生成消石灰的颗粒粒度最小 ;比表面积越大 ,在试验工况下 ,添加NaCl加压消化喷浆脱硫的脱硫效率越高 ;在Ca/S比为 2 .5的情况下 ,脱硫效率可以接近 70 %。     

包含控制系统的烟气脱硫系统可靠性分配

提出了包含控制系统的完整烟气脱硫系统可靠性分配模型,并利用拉格朗日乘数法,对系统内各设备及相应控制系统进行可靠性优化分配.该方法解决了当前一直处于瓶颈阶段的经典方法求解包含控制系统的复杂成套装置系统可靠性分配问题.该方法对于和烟气脱硫系统相似的成套装置混联系统同样适用,具有一定的工程运用价值和借鉴意义.     

常温循环流化床烟气脱硫影响脱硫效率的参数及机理

对循环流化床排烟脱硫进行了比较系统的试验,妆步探讨了热力学,化学等参数与脱硫效率的关系;通过不同运行方式的比较,找出了最佳运行工况和运行方式,初步分析了床内的反应理机,结果表明,运行温度越接近烟气露点,水蒸汽分压越高,脱硫效率越高,烟气中SO2浓度对脱硫效率的影响在不同的浓工区域表现出不同的趋势,钙硫比增加时脱硫效率呈增高趋势,在干粉法,喷水增湿法以及喷涂法第三种不同的脱硫剂加入方式中,喷浆法具有最高脱硫效率。     

中小容量锅炉湿法烟气净化装置及系统优化

通过对湿法烟气净化装置及系统的优化讨论,对现有湿法除尘器适当改造,实现除尘脱硫一体化,可满足标准与法规对大气污染物的排放控制,是我国一种经济、有效的节能、节水环保产品。图1表3参3