基于支持向量机和参数在线优化的锅炉燃烧系统  

An Optimized Boiler Combustion System Based on LSSVM and Online Parameter Optimization

作　　者：陶成飞 王明春[1] 唐志炳 刘劲权 

机构地区：[1]东南大学能源与环境学院,南京210096

出　　处：《发电设备》2016年第1期16-20,共5页Power Equipment

摘　　要：介绍了最小二乘支持向量机的基本概念,提出了锅炉燃烧参数在线优化的模型及步骤。利用某锅炉热态实验的数据对模型进行了校验。研究结果表明:采用参数在线优化技术和最小二乘支持向量机方法建立的锅炉燃烧模型能够很好地跟踪燃烧系统的时变特性,并且具有泛化能力好、计算速度快的特点。The basic concept of least squares support vector machine （LSSVM） is introduced, and the model and procedures for online optimization of boiler combustion parameters are proposed, which is calibrated using hot-state experimental data of a boiler. Results indicate that the boiler combustion model established based on online parameter optimization and LSSVM is able to trace the time-variant characteristics of the boiler combustion system, with good generalization ability and high calculation speed.

关 键 词：自适应 燃煤锅炉 燃烧优化 最小化 乘支持向量机 

分 类 号：TK223.7[动力工程及工程热物理—动力机械及工程]