基于HGWO-SVM的燃煤电站锅炉受热面积灰预测

郝爽洁; 陈超波; 王景成; 王坤; 李继超; 张玮

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基于HGWO-SVM的燃煤电站锅炉受热面积灰预测

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针对燃煤电站锅炉受热面以积灰监测模型指导吹灰操作效率低的问题,建立混合灰狼算法(HGWO)优化支持向量机(SVM)的预测模型,实现对省煤器吸热量的实时预测。首先选取与省煤器吸热量高相关性的输入变量,搭建SVM预测模型;其次利用HGWO算法对SVM的核函数参量寻优,并将最优参量赋给SVM模型进行训练,完成对省煤器吸热量的预测;最后将预测结果带入热力学公式计算得到清洁因子,以表征省煤器的积灰程度。以浙江某燃煤电站660 MW锅炉机组为例,将实测数据作为样本进行训练和验证。通过与传统模型预测结果进行对比,该模型训练时间更短,预测精度更高。

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来源
《国外电子测量技术》 |2020年第10期|1-5|共5页
作者
郝爽洁; 陈超波; 王景成; 王坤; 李继超; 张玮;
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作者单位

西安工业大学电子信息工程学院;

上海交通大学自动化系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动控制、自动控制系统;
关键词
燃煤电站; 锅炉受热面; 混合灰狼算法; 省煤器; 支持向量机; 清洁因子;

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