基于支持向量机的电站锅炉煤灰熔点预测

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。

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

分类号：TK227.1(蒸汽动力工程)

在线出版日期：2015-08-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：6-9,32