基于支持向量机的锅炉煤质预测模型

通过基于统计学习理论的支持向量机建模和机理性的分析及推导,给出了2种不同的电厂锅炉煤质预测模型,并结合现场试验数据,给出2种方法不同的预测结果及评价.验证了支持向量机建模对于火力发电厂煤质监测具有较高的应用价值.     

基于神经遗传的电站锅炉炉渣含碳量软测量技术

针对锅炉炉渣含碳量难以在线实时测量及测量精度低等问题,采用了基于神经网络结合遗传算法的新型软测量模型,通过遗传算法训练BP神经网络权值的方法,实现了对某热电厂220 t/h四角切圆煤粉锅炉炉渣含碳量的软测量。以锅炉实际运行数据为输入值得到的模型输出结果表明,该方法具有较好的软测量效果。