基于SVM的对冲燃煤锅炉NOx排放特性

提出了一种基于支持向量机理论在燃煤锅炉NOx排放预测的方法．对某台300 MW旋流对冲燃煤电站锅炉进行了多工况热态试验,考虑温度对NOx生成的影响,利用火焰诊断系统对炉膛温度场进行了测量．应用支持向量机理论建立了NOx排放特性模型并进行了校验．通过同神经网络模型比较,证实了该模型泛化能力强、预测精度高的优点．该模型可为电厂锅炉通过燃烧调整降低NOx排放提供参考．     

基于支持向量机和遗传算法的燃煤电站锅炉多目标燃烧优化

本文采用支持向量机方法建立了350MW燃煤电站锅炉NOx预测模型和锅炉效率预测模型,并采用遗传算法对NOx和锅炉效率进行多目标优化,表明支持向量机和遗传算法可以用于指导参数调节,进行燃烧优化。     

基于支持向量机和遗传算法的燃煤电站锅炉多目标燃烧优化

采用支持向量机方法建立350MW燃煤电站锅炉NOx预测模型和锅炉效率预测模型,并采用遗传算法对NOx和锅炉效率进行多目标优化,表明支持向量机和遗传算法可以用于指导参数调节,进行燃烧优化。     

基于自适应遗传算法参数优化的锅炉燃烧特性建模

近年来,随着节能减排越来越受到关注,燃煤电站锅炉燃烧优化课题得到了广泛的研究,而电站锅炉燃烧特性建模是燃烧优化课题研究的基础和关键。文中采用混合核函数构造最小二乘支持向量机（LS—SVM）,为了提高该支持向量机回归模型的精度,通过自适应交叉和变异的改进型遗传算法对模型参数进行全局寻优。计算结果表明,根据本文方法建立的燃烧模型很简洁,精度较高,只需要应用少量的训练样本就能比较精确的预测锅炉的燃烧特性,具有较显著的工程应用价值。     

基于最小二乘支持向量机的煤粉着火温度预测分析

针对关系到锅炉经济安全运行的煤着火温度估计难的问题,采用最小二乘支持向量机方法建立煤粉着火温度的预测模型,并和利用PLS以及BP神经网络等方法建立的预测模型进行对比,结果表明,最小二乘支持向量机克服了BP神经网络泛化能力弱以及PLS无法解决的非线性等问题,采用最小二乘支持向量机方法建立的煤粉着火温度模型具有很高的预测精度.     

基于集成深度玻尔兹曼机和最小二乘支持向量回归的燃烧过程NO_x预测算法

通过研究燃烧过程中的火焰自由基图像与NO_x排放之间的关系,提出了集成深度玻尔兹曼机和最小二乘支持向量回归的NO_x预测算法.首先采用深度玻尔兹曼机对4类火焰自由基图像(OH*、CN*、CH*和C*_2)进行自动图像特征学习,然后用最小二乘支持向量回归来拟合图像特征与NO_x排放量之间的关系,进而对NO_x排放量进行预测.结果表明:NO_x排放预测值与NO_x排放参考值具有一致性;与已有的基于图像的NO_x预测算法相比,所提方法在预测精度方面具有明显的优势.     

基于炉膛火焰图像的燃煤机组负荷预测

为了准确地进行燃煤机组负荷预测,引入支持向量机（SVM）方法建立了锅炉炉膛多层火焰图像与机组负荷之间的复杂关系模型.将该方法应用于某660 MW燃煤锅炉机组中,用训练后的SVM模型进行负荷预测,并与BP神经网络模型预测结果进行比较.结果表明：采用SVM方法预测机组负荷,模型能够辨识出火焰辐射图像与机组负荷之间的复杂关系,实现对负荷的准确预测;SVM模型预测精度比BP网络模型高,SVM模型具有预测精度高、泛化能力强等优点,且模型训练时间较短.     

基于PSO-Powell算法重建炉膛截面温度场的研究

煤粉锅炉炉膛火焰温度场的测量是燃烧调整的基础,对于锅炉的燃烧经济性、安全性诊断以及优化运行有着重要的意义.利用4个面阵CCD获取的火焰图像的数字信号,在分析测试系统物理模型和炉膛火焰温度分布规律的基础上,建立了非线性多目标优化数学模型,并应用PSO算法和文中提出的微粒群.鲍威尔混和算法(PSOPowell)对其进行了求解.并在某电站350 MW锅炉上进行了多负荷工况下的实际测试.结果表明,此混合算法提高了PSO算法的寻优能力,利用其重建的温度场可以作为燃烧诊断和优化运行的重要依据.     

最小二乘支持向量机在煤着火特性研究中的应用

为避免煤热失重反应静态燃烧过程获取的燃烧参数与实际锅炉动态燃烧之间的误差,以及解决沉降炉实验工作量大、难以对所有煤种进行试验的问题,利用最小二乘支持向量机建立了煤粉着火特性模型,通过对热失重反应过程的机理分析确定最佳输入变量,并进行仿真实验.结果表明:利用热失重反应过程数据预测煤着火性能具有较高的预测精度,可以在实际中应用,指导大型电站锅炉及燃烧装置的设计和运行.     

基于万有引力搜索算法的电厂锅炉NO_x排放模型的参数优化

以某330MW煤粉汽包锅炉为测试对象,以支持向量回归机为基础,利用最小二乘支持向量机和一种新的寻优算法———万有引力搜索算法进行了综合建模及参数优化.结果表明:建立的模型较好地实现了对电厂锅炉NOx质量浓度排放量的预测;与遗传算法、蜂群算法和粒子群算法相比,万有引力搜索算法能更好地找到未知优化参数,使得所建模型具有更高的预测能力和泛化能力,从而有效控制燃煤电厂NOx的排放量.     

利用可视化炉膛火焰检测对两种不同燃烧方式的实验研究

燃烧火焰是燃烧状态稳定与否的最直接反映。利用可视化火焰检测系统对两台机组进行实炉测量,从火焰图像中提取更多的监视和诊断信息,对实验结果进行了分析。实验结果表明:该系统能够正确、实时跟踪燃烧火焰的温度变化,定量给出火焰温度变化,快速地对燃烧状态进行检测。     

W型火焰锅炉炉膛温度场的可视化试验研究

使用火焰辐射图像探测系统探测炉膛空间发射到镜头各像素的辐射能量，然后从能量传递和平衡的角度，由所得图像重建空间的温度场。在300MW机组W型火焰炉进行了炉膛二维断面温度场可视化重建试验。试验在炉膛壁面布置4个CCD火焰探测器，采用计算机图像采集处理技术获取炉膛火焰辐射图像，通过对火焰辐射图像的处理以厦相关算法，重建炉膛断面温度分布、可动态反映火焰断面温度水平、火焰中心的偏穆和火焰刷墙等燃烧异常工况。断面温度场可视化结果刷新一次的时间不超过5S，满足在线监测的要求。     

Experimental Study on Measurement of Flame Temperature Distribution Using the Two-Color Method

A novel optical instrumentation system for flame characterization was developed and tested. The two-color system is capable of performing on-line measurement of flame and temperature distribution, providing temporal and spatial characterization of the combustion process. In addition, the system has the advantage of being non-intrusive. The on-line measurement of temperature distribution on a methane-air combustor revealed some interesting characteristics. When air flow rate was kept constant, an increase in CH4 flow rate would enhance the combustion intensity and elevate the flame temperature. While under constant CH4 flow rate, the increase of air flow rate would lead the measured flame temperature first to increase and then decrease. The drop of temperature might partially be caused by the heat losses due to excessive air. However, with insufficient soot particles in the flame, the temperature could be under-evaluated.     

Calibration and Experimental Research of a Multiple-wavelength Flame Temperature Instrumentation System

This paper presents a study on a novel instrumentation system for the measurement of temperature distribution of combustion flames. This system operates upon the three-color principle combining advanced optical sensing and digital image processing techniques. It comprises an endoscope, a light splitter assembly, a CCD camera, a frame-grabber and associated software. This system was calibrated using a blackbody furnace as standard temperature source. The relationship between flame temperatures and grey-level of the images was established through image processing and function correlation. Experimental results obtained on a gas-fired combustion rig provide flame images and temperature distributions on three different wavelengths. Based on the flame temperature distribution the combustion conditions can be analyzed. Experimental results also reveal that this system is capable of online measurement of temperature distribution in a combustion zone. This system can potentially be applied to many areas such as power generation, metallurgy, chemical engineering. It is also a powerful tool for improving the control of combustion process.     

基于LS-SVM稀疏化算法的飞灰含碳量软测量方法

  [目的]  为了解决经典迭代剪切稀疏化算法在飞灰含碳量软测量模型应用中计算量过大问题,提出了一种基于样本分布特征的LS-SVM稀疏化算法。  [方法]  算法在计算样本特征空间距离基础上,融合密度和离散度构建全局代表性指标,并按此指标对原始样本集进行排序和剪切,完成稀疏化。为验证算法性能将提出的算法应用到某1 000 MW火电机组飞灰含碳量软测量模型,训练样本集取自机组现场试验数据。  [结果]  结果表明:本算法能在适当牺牲误差性能的情况下大大消减样本容量,显著降低飞灰含碳量LS-SVM软测量模型训练及在线预测计算量。  [结论]  所提LS-SVM稀疏化算法在保证误差值降低0.01%的情况下,将样本空间从90个缩小到30个,既减小了计算规模,又保证了计算精度。所提算法可在PLC等计算性能受限的工业控制器中实现飞灰含碳量在线软测量功能,并可推广至发电厂其他参数软测量系统。     

燃煤锅炉炉膛断面温度场可视化实验研究

在一台300MW燃煤锅炉上进行了炉膛断面温度场可视化实验研究，采用炉膛燃烧数值模拟程序计算沿炉膛高度平均颗粒容积份额的变化，计算出温度场重建所需的辐射参数，由火焰图像重建的炉膛温度场结果表明，燃烧器区域之上某一个断面的温度场呈现典型的单峰分布特征，且其偏料情况与电厂运行经验基本一致；250MW负荷水平下的最高温度比200MW负荷水平下的最高温度高约80K；断面温度场可视化结果刷新一次的时间不超过5s，满足在线监测的要求。     

利用面阵CCD进行火焰温度分布测量(Ⅱ)——三维截面温度场的测量

利用CCD（电荷耦合器件）进行火焰截面温度分布测量的测试系统，作了简化处理建立了实用的模型。对遗传算法的略改进后，用以求解所建立的模型以重建出待测的火焰截面温度分布。最后对遗传算法的数值性质进行了分析，并在油煤混烧试验台上进行了试验，给出了测试结果。     

Thermal modeling of a solid oxide fuel cell and micro gas turbine hybrid power system based on modified LS-SVM

For a solid oxide fuel cell (SOFC) integrated into a micro gas turbine (MGT) hybrid power system, SOFC operating temperature and turbine inlet temperature are the key parameters, which affect the performance of the hybrid system. Thus, a least squares support vector machine (LS-SVM) identification model based on an improved particle swarm optimization (PSO) algorithm is proposed to describe the nonlinear temperature dynamic properties of the SOFC/MGT hybrid system in this paper. During the process of modeling, an improved PSO algorithm is employed to optimize the parameters of the LS-SVM. In order to obtain the training and prediction data to identify the modified LS-SVM model, a SOFC/MGT physical model is established via Simulink toolbox of MATLAB6.5. Compared to the conventional BP neural network and the standard LS-SVM, the simulation results show that the modified LS-SVM model can efficiently reflect the temperature response of the SOFC/MGT hybrid system.     

基于火焰辐射图像的温度分布与浓度分布联合重建

讨论了基于火焰辐射图像的截面温度分布和碳粒浓度分布的重建测试方法。分析并建立了测试系统理模型和优化模型，设计了相应的求解算法，针对电站锅炉燃煤火焰进行了实际测试。计算结果与实际测试结果进行比较和分析，温度分布和浓度分布与模型重建结果比较接近，表明重建结果合理、可信。     

基于炉内火焰辐射图像的断面温度场的重建方法研究

讨论了面向炉膛火焰的基于辐射图像的三维断面温度场测量；在分析了测量的辐射物理模型的基础上，提出了优化重建模型，进而提出了将罚函数法、模拟退火法、单纯形法结合起来的切实可行的重建算法。并在某电厂的锅炉上者了验证性的试验。