基于支持向量机的低温受热面积灰监测研究

• 作者: 孙保民 康志忠 白杨 肖海平 茹宇 赵勇纲 陈裕辉
• 来源期刊: 热力发电
• 关键词: 锅炉 准东煤 低温受热面 积灰 支持向量机 遗传算法 清洁因子 预测模型
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 热能科学研究
• 页码范围: 77-81
• 页数: 5页
• 分类号: TK313
• 语种: 中文
• DOI: 10.19666/j.rlfd.201801025

摘要

针对燃用准东煤易造成锅炉结渣以及尾部受热面沾污严重的特性,通过支持向量机与遗传算法相结合建立一种预测低温过热器受热面清洁换热量的模型,进一步计算出清洁因子来判断受热面积灰程度,从而指导运行人员进行吹灰操作,相比于传统的按时吹灰更具有可靠性和经济性.本文以某330 MW机组为例,通过DCS数据对低温过热器受热面的清洁换热量进行训练预测,测试集的平均相对误差仅为1.35％,并根据历史数据得出了清洁曲线图,与实际情况较吻合,这表明该预测模型在一定程度上能较好地反映低温受热面的污染情况,可为实现大型电站锅炉积灰在线监测提供有力依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙保民	华北电力大学能源动力与机械工程学院	134	928	15.0	22.0
2	肖海平	华北电力大学能源动力与机械工程学院	47	260	10.0	13.0
3	康志忠	华北电力大学能源动力与机械工程学院	45	231	9.0	14.0
4	赵勇纲		12	25	3.0	4.0
5	白杨		11	41	4.0	6.0
6	陈裕辉	华北电力大学能源动力与机械工程学院	3	6	1.0	2.0
7	茹宇	华北电力大学能源动力与机械工程学院	5	19	2.0	4.0