基于最小二乘支持向量机的锅炉对流受热面清洁吸热量预测

【摘要】：针对神经网络拓扑结构复杂、易出现过度训练、仅获局部最优解的问题,为提高锅炉对流受热面清洁时潜在吸热量预测的准确度,更好地进行受热面污染监测,提出了一种新的基于最小二乘支持向量机的对流受热面清洁时潜在吸热量预测方法。依据最小二乘支持向量机预测原理,建立对流受热面清洁时潜在吸热量最小二乘支持向量机预测模型,同时建立神经网络预测模型进行对比研究,实例研究结果表明,最小二乘支持向量机较神经网络具有更高的拟合度,预测各性能都高于神经网络,其在对流受热面清洁时潜在吸热量预测方面明显优于神经网络,将成为对流受热面清洁时潜在吸热量预测也即受热面污染监测方面更为有利的工具。 【作者单位】： 华北电力大学电站设备状态监测与控制教育部重点实验室;
【关键词】： 清洁吸热量 最小二乘支持向量机 神经网络 预测
【基金】：国家自然科学基金资助项目(50976034) 中央高校基本科研业务费专项资金资助(09QG43)
【分类号】：TM621.2;TP18
【正文快照】： 0引言当电站锅炉受热面污染(积灰和结渣)时,比较明显的表现形式是受热面的换热能力变差,对于锅炉对流受热面来说,主要体现在受热面的吸热量减少,基于此,目前电站锅炉对流受热面污染监测广泛采用清洁因子法,即用受热面实际吸热量与受热面清洁时的潜在吸热量的比值定义清洁因子

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