基于粒子群算法和支持向量机的锅炉排烟温度建模

发布时间：2018-03-15 20:36

  本文选题：锅炉　切入点：排烟温度　出处：《热力发电》2016年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：排烟热损失是机组锅炉热损失中最大的一项,建立锅炉排烟温度模型对锅炉运行有重要意义。为此,以某660 MW机组锅炉燃烧调整试验数据为基础,采用支持向量机建立锅炉排烟温度模型,并利用改进的混沌粒子群算法对支持向量机的相关参数进行优化,使模型的准确性显著提高。与遗传算法相比,粒子群算法无交叉和变异,算法简单,泛化能力强,有很好的实用性。基于粒子群算法和支持向量机的排烟温度模型能够很好地预测排烟温度的变化,可为锅炉的运行提供指导。
[Abstract]:The heat loss of exhaust gas is the biggest item in boiler heat loss. It is very important to establish boiler exhaust gas temperature model for boiler operation. Therefore, based on the test data of boiler combustion adjustment of a 660 MW unit, it is important to establish a boiler exhaust gas temperature model. The temperature model of boiler exhaust gas is established by using support vector machine (SVM), and the parameters of SVM are optimized by using improved chaotic particle swarm optimization algorithm. The accuracy of the model is improved significantly compared with genetic algorithm. Particle swarm optimization has no crossover and mutation, simple algorithm, strong generalization ability and good practicability. The smoke temperature model based on particle swarm optimization and support vector machine can well predict the change of exhaust smoke temperature. It can provide guidance for boiler operation.
【作者单位】： 东南大学能源与环境学院;
【分类号】：TK227;TP18

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本文编号：1616705