基于支持向量机和粒子群算法的电站锅炉燃烧优化

• 作者: 尚强 尹凌霄 王明春
• 来源期刊: 锅炉技术
• 学科: 工学
• 关键词: 锅炉 燃烧优化 支持向量机 粒子群算法
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 设计·科研·试验
• 页码范围: 13-17
• 页数: 5页
• 分类号: TK229.6
• 字数: 3063字
• 语种: 中文

摘要

近年来,随着煤炭价格的不断攀升和环保要求的日益严格,我国的电站锅炉运行面临着降低运行成本和降低污染物排放的双重要求,如何实现高效低污染燃烧优化日益引起了人们的关注.支持向量机作为一种新的统计学方法,在建模方面具有良好的性能.借助优化燃烧特性试验数据,利用支持向量机建立锅炉燃烧过程NOx排放与热效率的响应特性模型,结合粒子群算法分别对支持向量机的结构参数及锅炉运行参数进行了优化.优化数值表明,该方法可以实现锅炉燃烧高效低污染的整体优化.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王明春	东南大学能源与环境学院	40	263	8.0	14.0
2	尹凌霄	东南大学能源与环境学院	4	41	4.0	4.0
3	尚强	东南大学能源与环境学院	4	41	4.0	4.0