超超临界机组锅炉效率与NO_x排放的建模研究

作者：李勤道; 韩璞; 高芳; 解昊晗

来源：计算机仿真, 2013, (05): 129-132+147.

• 超超临界
• 最小二乘支持向量机
• 粒子群优化
• 锅炉热效率 Ultra supercritical
• Least squares support vector machine(LSSVM)
• Particle swarm optimization(PSO)
• Boiler thermal efficiency

锅炉热效率和NOx排放一直是火电机组运行中的重要指标,在大容量、高参数超超临界机组呈现良好发展势头的当前,对1000MW超超临界机组锅炉燃烧系统的建模问题进行研究具有重要意义。借助某电厂1000 MW超超临界锅炉的现场燃烧调整试验数据,分别建立锅炉热效率和NOx排放量的最小二乘支持向量机(LSSVM)模型,采用一种改进的粒子群算法对模型参数进行优化选取。实验结果表明,锅炉热效率和NOx排放量的平均预测误差分别可达到0.78%和4.22%,验证了LSSVM模型的有效性。

• 出版日期2013
• 单位山东电力高等专科学校; 华北电力大学