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基于支持向量机和遗传算法的电站锅炉水冷壁高温腐蚀建模与燃烧优化

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电站锅炉燃烧器附近水冷壁的高温腐蚀是锅炉机组安全经济运行的严重威胁，也是电厂关心的重要问题。强还原性气氛是导致高温腐蚀的主要原因，针对还原性气氛的特征指标CO浓度进行建模预测，并结合优化算法实现燃烧优化是降低还原性气氛的有效方法。文中应用支持向量机算法建立了电站锅炉燃烧器附近水冷壁周围CO浓度模型，利用CO浓度的热态实炉试验数据对模型进行了训练和校验。该模型对不同实验工况下的水冷壁周围CO浓度作出了较准确预测，应用支持向量机CO模型和遗传算法，对锅炉运行参数进行了以降低水冷壁周围CO浓度为目标的优化，结果表明，通过优化使CO浓度有比较明显的降低，与运行工况对比优化结果具有较高可信性，证明支持向量机模型与遗传算法的结合为锅炉水冷壁周围CO浓度的控制提供了有效工具。

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来源
《2009年中国智能自动化会议》|2009年|191-196|共6页
会议地点南京
作者
王春林; 江爱朋; 郑松; 张日东;
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作者单位

中国自动化学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类锅炉及燃烧系统;
关键词
电站锅炉; 高温腐蚀故障; 还原性气氛; 支持向量机; 遗传算法; 参数优化;

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