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智能控制在锅炉燃烧优化中的应用

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利用支撑向量机(SVM)建立电厂锅炉燃烧模型，使用非线性模型预测控制算法(MPC)闭环控制锅炉的燃烧过程，改善锅炉燃烧状况，达到提高锅炉燃烧效率、减少污染物排放的目的。支撑向量机用于模型回归具有泛化能力强，在线训练速度快等优点，使用支撑向量机作为预测控制算法中的内部模型在非线性系统控制中具有良好的性能。为求解这个模型预测控制算法中的非线性优化问题，提出了一种新的混合型优化算法，使用粒子群算法(PSO)进行全局搜索，使用拟牛顿法进行局部最优搜索，既实现了进化算法全局优化的特性，又保持了基于梯度的优化算法的快速收敛速度．

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来源
《全国火电大机组(600MW级)竞赛第十二届年会》|2008年|182-187|共6页
会议地点内蒙古凉城
作者
朱玉璧; 程相利; 陶新建; 李琢; 王志军;
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作者单位

全国发电机组技术协作会;

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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;自动控制、自动控制系统;
关键词
电厂锅炉; 智能控制; 燃烧模型; 支撑向量机; 控制算法;

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