【摘 要】
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为提高电站锅炉燃烧的经济性并尽可能降低N Ox 排放量，以煤耗率和 N Ox 生成量最小为目标，运用支持向量机算法建立了某亚临界300 MW机组烟煤锅炉的煤耗率和 NOx 生成量预测模型
【机 构】
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华北电力大学能源与动力工程学院,广东电网有限责任公司电力科学研究院
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为提高电站锅炉燃烧的经济性并尽可能降低N Ox 排放量，以煤耗率和 N Ox 生成量最小为目标，运用支持向量机算法建立了某亚临界300 MW机组烟煤锅炉的煤耗率和 NOx 生成量预测模型，并结合该机组的实际运行数据，对所建模型的准确性进行了验证。将建立的煤耗率和N Ox 生成量模型进行耦合，生成锅炉燃烧优化模型，并将煤耗率和 N Ox 生成量综合作为优化目标，建立目标函数，应用遗传算法寻找锅炉的最优运行方案。结果表明：基于支持向量机算法建立的锅炉燃烧模型对锅炉煤耗率和 N Ox 生成量具有较高的预测能力；
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