基于支持向量機的600MW超臨界直流鍋爐燃燒優(yōu)化.pdf

1、在能源日趨緊張和環(huán)境日益惡化的情況下,作為潔凈煤發(fā)電技術之一的超臨界發(fā)電技術在我國得到了快速發(fā)展和廣泛應用。目前國產600MW超臨界機組已在國內許多電廠大量投入運行,然而由于國產超臨界機組的技術主要來源于國外制造廠家,鍋爐的運行技術還處在摸索和學習階段,因此對于超臨界鍋爐的燃燒優(yōu)化運行技術研究具有十分重要的現實意義。
　　 論文以600MW超臨界直流鍋爐為對象,重點研究了鍋爐的燃燒特性以及多目標優(yōu)化問題,采用的研究方法包括支持向

2、量回歸機(SVR)、常規(guī)粒子群優(yōu)化算法(PSO)和多目標粒子群優(yōu)化算法(MOPSO),取得出了一些有意義的研究成果,對于解決和完善超臨界鍋爐燃燒優(yōu)化調整問題具有重要意義,并為支持向量機在電廠節(jié)能優(yōu)化領域的推廣應用提供了有益的實例。本文主要開展了以下幾方面的研究工作:
　　 對傳統(tǒng)的燃燒優(yōu)化調整方法進行了詳盡闡述,并以某電廠600MW超臨界直流鍋爐為研究對象,進行了燃燒優(yōu)化調整試驗的實例研究。
　　 在統(tǒng)計學習理論的基礎上

3、引出了支持向量回歸機的基本思想及算法原理,采用粒子群優(yōu)化算法對支持向量回歸機的結構參數進行優(yōu)化,建立了基于粒子群算法優(yōu)化參數的支持向量回歸模型(PSO-SVR),通過仿真實例驗證了該方法的有效性。
　　 以600MW超臨界切圓燃燒鍋爐為研究對象,采用PSO-SVR算法建立了該鍋爐的燃燒特性模型,包括與鍋爐燃燒經濟性相關的排煙溫度和飛灰含碳量預測模型,以及與鍋爐燃燒環(huán)保性相關的NOx排放濃度預測模型,然后利用模型對各指標的生成特性

4、進行了定量分析。
　　 對幾種電站鍋爐效率的簡化計算模型進行了分析和比較,并對模型進行改進和補充,得到了基于實時運行數據的熱效率簡化計算模型,只需要現場各班組的煤灰化驗數據和幾個主要實時運行參數,就可進行鍋爐效率的計算,通過實例分析證明了這種計算方法的有效性。
　　 以600MW超臨界鍋爐燃燒的經濟性和環(huán)保性為關注指標,通過該鍋爐的實時運行數據,采用PSO-SVR算法建立了鍋爐效率和NOx排放濃度的多目標混合預測模型,然