基于炉膛火焰图像的燃煤机组负荷预测

• 作者: 刘卫亮 林永君 陈文颖 马永光 马良玉 马进
• 来源期刊: 动力工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 能源与动力工程 负荷预测 支持向量机 火焰图像
• 年，卷（期）: 2011,（8）
• 所属期刊栏目: 自动控制与监测诊断
• 页码范围: 619-623,643
• 页数: 6页
• 分类号: TP274
• 字数: 4297字
• 语种: 中文

摘要

为了准确地进行燃煤机组负荷预测,引入支持向量机（SVM）方法建立了锅炉炉膛多层火焰图像与机组负荷之间的复杂关系模型.将该方法应用于某660 MW燃煤锅炉机组中,用训练后的SVM模型进行负荷预测,并与BP神经网络模型预测结果进行比较.结果表明：采用SVM方法预测机组负荷,模型能够辨识出火焰辐射图像与机组负荷之间的复杂关系,实现对负荷的准确预测;SVM模型预测精度比BP网络模型高,SVM模型具有预测精度高、泛化能力强等优点,且模型训练时间较短.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马进	华北电力大学自动化系	102	1356	20.0	33.0
2	马永光	华北电力大学自动化系	101	1075	19.0	27.0
3	林永君	华北电力大学自动化系	77	725	13.0	23.0
4	马良玉	华北电力大学自动化系	83	1254	20.0	31.0
5	陈文颖	华北电力大学自动化系	14	70	5.0	7.0
6	刘卫亮	华北电力大学自动化系	27	126	7.0	8.0