【摘 要】
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为了控制燃煤锅炉的NOx 排放量并提高锅炉效率,对某超超临界1000 MW机组锅炉的热态运行数据进行分析,基于支持向量回归机（SVM）,建立了 NOx 排放和锅炉热效率的 FOA-SVM模型,采
【机 构】
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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
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为了控制燃煤锅炉的NOx 排放量并提高锅炉效率,对某超超临界1000 MW机组锅炉的热态运行数据进行分析,基于支持向量回归机（SVM）,建立了 NOx 排放和锅炉热效率的 FOA-SVM模型,采用果蝇优化算法（FOA）对模型中的惩罚因子C、核函数参数g和不敏感损失系数ε这3个参数寻优,并与遗传算法（GA）优化参数的预测模型进行比较.结果表明,FOA-SVM模型的预测精度更高,泛化能力更强,其中误差最大的 NOx 排放模型测试集数据的平均相对误差仅3．59％,能够精准地预测锅炉热效率和 N Ox 排放,适合
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