【摘 要】
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为了实现电站锅炉省煤器受热面的污染情况在线监测,采用支持向量机算法对省煤器的清洁吸热量进行预测,使用灰狼算法(GWO)和遗传算法对模型进行参数寻优并进行预测精确度的对
【机 构】
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华北电力大学能源动力与机械工程学院,华能宁夏大坝电厂四期发电有限公司
【基金项目】
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华能集团总部科技项目(HNKJ18-H21),国家科技支撑计划(2015BAA04B02)
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为了实现电站锅炉省煤器受热面的污染情况在线监测,采用支持向量机算法对省煤器的清洁吸热量进行预测,使用灰狼算法(GWO)和遗传算法对模型进行参数寻优并进行预测精确度的对比。再由清洁吸热量计算清洁因子,根据清洁因子的变化来判断省煤器的积灰状态。以某660MW机组为例,将短吹后的数据作为清洁数据样本进行训练和验证,结果表明灰狼算法比遗传算法预测精度更高,所需训练时间更短。最后利用上述模型来预测长吹前省煤器的清洁吸热量,绘制出清洁曲线图。该模型能较好表现省煤器的积灰情况,为受热面积灰在线监测提供依据。
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