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本文采用支持向量机方法建立了350MW燃煤电站锅炉NOx预测模型和锅炉效率预测模型,并采用遗传算法对NOx和锅炉效率进行多目标优化,表明支持向量机和遗传算法可以用于指导参数调节,进行燃烧优化。 相似文献
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针对电厂循环流化床锅炉NOx排放问题进行了研究,并对人工蜂群算法进行了改进,结合最小二乘支持向量机建立了锅炉燃烧NOx排放模型,对锅炉可调参量进行了优化,降低了NOx排放浓度。将改进的人工蜂群算法与基本的人工蜂群算法和粒子群算法进行比较,说明基于改进人工蜂群算法所建立的模型能够很好的预测NOx的排放浓度,具有很强的辨识能力和泛化能力,同时也表明了改进人工蜂群算法计算速度快的优点及优化数据上的优势,通过仿真试验,优化后NOx排放浓度明显降低,体现了其工程实用价值。 相似文献
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电站锅炉燃烧系统是一个复杂的多输入多输出系统,为了在同一个模型中实现高效率、低污染物排放的优化目标,对标准最小二乘支持向量机回归方法进行了扩展.借助某电厂1000MW超超临界锅炉的现场燃烧调整试验数据,建立了以锅炉热效率和NOx排放质量浓度为输出的共享最小二乘支持向量机(LSSVM)模型,采用一种改进的粒子群算法对共享模型中的锅炉运行工况进行了寻优.结果表明:在共享LSSVM模型中,锅炉热效率和NOx排放质量浓度的平均预测误差分别可达到0.028%和2.16%,搜索得到的高效率和低NOx排放的参数组合可为电站锅炉优化运行提供指导. 相似文献
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采用鲁棒交叉验证算法对传统最小二乘支持向量机模型进行改进,并对某350 MW机组的锅炉燃烧系统进行建模,用以预测锅炉出口烟气参数的变化。结果表明:鲁棒交叉验证最小二乘支持向量机建模方法提高了模型的预测精度,增强了模型的鲁棒性,有效避免了单一元素误差对预测结果的影响;通过优化锅炉燃烧系统输入参数的组合,可以有效提高锅炉的整体经济效益并降低NOx的生成量。 相似文献
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由于锅炉设备庞大,运行条件复杂,煤种多变等因素,很难建立锅炉NOx排放与效率的函数模型。利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立了以锅炉NOx排放与热效率为输出的混合模型,并对此模型进行了校验。结果表明,该模型具有调节参数少、运算速度快、结果稳定、预测精度高等优点,可以根据燃煤特性以及各操作参数准确预报锅炉在不同工况下的NOx排放和效率。针对模型的多目标优化问题,采用多目标粒子群优化算法MOPSO(multiple objective particle swarm optimization)对某工况进行优化仿真,在提高效率的同时降低了NOx排放。 相似文献