评判燃煤锅炉结渣特性的两种模式识别方法的对比

将直接模糊模式识别方法和基于Vague集的距离意义下相似度量理论引入燃煤锅炉结渣评判中.评判结果表明,二模型能较好的解决了误判断或因识别结果无显著差异而无法作出明确评判的问题.与通常模式识别方法相比,此方法所得数据结果能够使现场运行人员比较容易地得出当前运行锅炉的结渣状况.     

基于退火支持向量的燃煤锅炉结渣特性预测

应用支持向量机算法对燃煤锅炉结渣问题进行数学建模,并利用模拟退火算法对支持向量机模型参数进行了优化,最终获得最优参数组合。模型将煤的软化温度tSt、硅铝比w(SiO2)/w(A12O3)、碱酸比J和硅比G以及锅炉的无因次切圆直径t和无因次实际切圆直径d作为输入变量,以结渣程度作为输出,用试验数据对模型进行了校验和参数的寻优,利用优化后的模型对15台锅炉结渣特性进行预测评判,有14个正确,评判准确率为93.33%,由此表明此方法是合理有效的。同时为了配合该模型,采用高级语言编程开发出了相应的预测评判系统。     

基于最小二乘支持向量回归机的燃煤锅炉结渣特性预测

对燃煤锅炉结渣特性建模预测并结合优化算法实现燃烧优化是降低锅炉结渣几率有效的方法。文中将煤的软化温度tST、硅铝比w(SiO2)/w(Al2O3)、碱酸比J、硅比G以及锅炉的无因次炉膛平均温度ft、无因次切圆直径fd等作为输入变量,以结渣程度作为输出,建立最小二乘支持向量回归机燃煤锅炉结渣预测模型。同时采用显微镜原理对惩罚参数g和核参数s进行寻优,快速有效地获得二者的最优组合。通过对5台锅炉结渣特性进行预测评判,结果表明此方法是合理可行的。同时依据本方法及面向对象的高级语言,开发了相应的预测评判系统。     

一种评判燃煤锅炉结渣特性的新方法

将 Vague 集理论引入燃煤锅炉结渣的评判中,同时采用距离意义下相似度量新方法对 4台运行锅炉进行了评判.结果表明:这种新的锅炉评判方法是合理可行的,与通常模式识别方法相比,此方法所得数据结果能使现场运行人员较容易得出当前运行锅炉的结渣状况,并能较好地消除干扰因素的影响.另外,笔者开发的在线评判系统不仅能对锅炉结渣状况进行实时监视,而且还具有扩充样本锅炉数据库和对数据结果进行有效处理的功能.     

基于模糊相对权重的燃煤锅炉结渣特性预测

基于模糊相对权重建立了燃煤锅炉结渣特性预测模型。该模型选取了软化温度、硅铝比、碱酸比、硅比、无因次炉膛平均温度及无因次切圆直径6项单一指标作为输入变量,以结渣程度作为输出变量。选取了17台锅炉作为标准模式。首先,通过计算模糊关联系数(FIC)和模糊关联度(FID)获得了各指标的模糊相对权重(FRW),然后将其应用6台锅炉结渣特性评判中。评判结果表明该模型是有效的。     

一种评判煤灰结渣特性的新方法

针对煤灰结渣特性单一评判指标的预测精度普遍偏低的问题,基于偏最小二乘算法（PLS）和交叉验证理论建立了煤灰结渣特性预测模型,该模型有4个输入变量,即煤灰的软化温度、碱酸比、硅比和硅铝比,1个输出变量,即结渣程度．提出了指标的同向性和异向性的概念,依据所提出的概念对各单一指标对煤灰结渣特性的作用进行了定性分析与讨论,结合拟合方程,给出了煤灰结渣特性的评判依据．通过对测试样本进行检验,结果表明：所提出的PLS预测模型的预测精度远高于单一评判指标的预测精度,所建模型是合理可行的．     

基于主成分分析和PLS算法的弧线管污垢特性研究

搭建了弧线管污垢特性实验平台,用于测量相应的污垢参数。基于主成分分析理论和偏最小二乘算法(PLS)建立了弧线管的污垢特性方程。该方程以弧线管的出入口温度、壁温及流速等参数作为模型的自变量,以污垢热阻值作为因变量。利用交叉验证原则以提取最佳主成分个数。通过对预测方程的检验,结果表明:所建5自变量预测方程能较好地实现对弧线管污垢特性的预测,而且明显优于6自变量模型。     

燃煤锅炉结渣特性预测方法综述

从单指标和多指标两个方面对近20年来燃煤锅炉结渣特性的预测方法进行了综述,主要包括综合指数R、模糊数学、模式识别、人工神经网络等。同时,阐述了各评判方法的优点和不足之处,并针对存在的问题提出了相应的改进建议。     

凝汽器故障诊断最小二乘支持向量回归机模型及仿真应用

研究了凝汽器故障诊断问题。选取了32个故障征兆作为模型的输入,建立了基于最小二乘支持向量回归机的凝汽器故障模型。将所提出的故障诊断方法应用于某发电厂300MW火电厂仿真机凝汽器的故障诊断中,结果表明该方法行之有效,且易于工程实现。     

基于RFID技术的电力企业人员及设备智能安全管理系统

针对目前电力系统行业安全管理存在的问题,利用射频识别(RFID)技术、数据库管理技术和计算机网络技术相结合提出了一种新的解决方案。首先介绍了射频识别技术,然后具体探讨了射频识别技术在电力企业人员及设备智能安全管理系统中的应用,最后展望了RFID技术在电力系统安全管理中的应用前景。