基于支持向量机的电站锅炉煤灰熔点预测

• 作者: 潘文静
• 来源期刊: 广东电力
• 学科: 工学
• 关键词: 电站锅炉 配煤技术 支持向量机 遗传算法 灰熔点预测
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 所属期刊栏目: ? 发电技术 ?
• 页码范围: 6-9,32
• 页数: 5页
• 分类号: TK227.1
• 字数: 3233字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-290X.2015.07.002

摘要

为解决结渣问题对电站锅炉高效稳定运行的影响,探讨了一种煤灰熔点预测模型。首先分析锅炉混煤燃烧时的煤灰结渣特性,介绍了支持向量机(support vector machine,SVM)回归方法,将煤灰中的8种氧化物成分作为输入量,以煤灰熔点作为输出量,建立煤灰熔点的 SVM 回归预测模型,并采用遗传算法对模型参数进行寻优。经过仿真实验,将模型的预测结果与广义回归神经网络模型的预测结果进行比较,结果表明本预测模型预测精度高、泛化能力强,有助解决电站锅炉的动力配煤技术中的结渣问题。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘文静		1	6	1.0	1.0