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风机的性能曲线是风机选型和优化运行的重要依据.通常该曲线通过试验试验数据和性能图表上的数据进行曲线拟合获得.由于该曲线非线性很强,传统方法复杂昂贵,而且拟合精度不高。针对以上不足,提出了一种基于非线性权重自适应粒子群优化(NWAPSO)参数全局寻优的最小二乘支持向量机(LS-SVM)风机性能预测方法。通过最小二乘支持向量机建模,并应用非线性权重自适应粒子群优化算法对模型参数进行全局寻优,得到具有较高精度的风机性能曲线。计算结果表明,根据本文方法建立的模型很简洁,只需要知道少量的训练样本就能建立,可以比较精确的预测风机性能,具有较显著的工程应用价值。 相似文献
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600 MW发电机组混煤选配方案研究 总被引:1,自引:1,他引:0
结合锅炉运行理论与经验、应用模糊数学的方法,为燃煤供应状况复杂的某2×600 MW机组提出了一整套燃煤混配方案。利用相似程度的模糊识别从电站主量煤中挑选出有限几个与设计煤种相似的单煤作为主配煤,依据锅炉运行限制条件求取各主配煤匹配域,将匹配域中各单种分别与主配煤匹配时限制小比例配比。如此减少匹配次数,控制混煤与设计煤种之间、相互混配两单煤之间的煤质偏差,保证燃烧效果。一年的现场实践过程中,锅炉运行稳定,飞灰含碳量低,效果良好。 相似文献
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风机的性能曲线是风机选型和优化运行的重要依据.通常该曲线通过试验试验数据和性能图表上的数据进行曲线拟合获得.由于该曲线非线性很强,传统方法复杂昂贵,而且拟合精度不高。针对以上不足,提出了一种基于非线性权重自适应粒子群优化(NWAPSO)参数全局寻优的最小二乘支持向量机(LS—SVM)风机性能预测方法。通过最小二乘支持向量机建模,并应用非线性权重自适应粒子群优化算法对模型参数进行全局寻优,得到具有较高精度的风机性能曲线。计算结果表明,根据文中方法建立的模型很简洁,只需要知道少量的训练样本就能建立,可以比较精确的预测风机性能,具有较显著的工程应用价值。 相似文献
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对煤焦、秸秆焦、木屑焦3种焦样及其掺混焦样进行了CO2气氛的共气化热重试验,研究了各焦样在不同催化剂添加条件下的气化特性,并对各种样品在反应过程中的分布活化能进行了计算与分析.研究结果表明:煤焦、秸秆焦、木屑焦3种焦样中煤焦的反应性显然较差;对于煤焦和秸秆焦,Na盐的催化效果优于Ca盐;对于木屑焦,Ca盐的催化效果更显著.Na盐与Ca盐的添加均可使秸秆焦气化反应速率显著增加,但反应所需温度的下降却不显著.在木屑焦中添加Na盐与Ca盐后,气化反应所需温度的下降比秸秆焦显著.对于煤焦,添加催化剂首先使气化所需温度显著下降,反应速率并不显著增加;但进一步增加催化剂,则主要使反应速率提高,反应所需温度不再显著下降.在反应过程中,各样品的分布活化能均表现出先升后降的趋势.样品中灰分的存在有助于焦样在热天平内气化反应的充分进行. 相似文献
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