Die Wärmeverluste des Rauchgaswärmetauschers sind die größten Wärmeverluste des Kessels, und die Einrichtung eines Modells für die Rauchgastemperatur eines Kessels ist für den Betrieb des Kessels von entscheidender Bedeutung. Zu diesem Zweck wurde auf der Grundlage von Versuchsdaten zur Einstellung der Verbrennung eines 660-MW-Kessels maschinelles Lernen zur Einrichtung eines Modells für die Rauchgastemperatur eines Kessels verwendet und die Parameter der Support-Vector-Maschine mithilfe eines verbesserten chaotischen Partikel-Schwarm-Algorithmus optimiert, wodurch die Genauigkeit des Modells erheblich verbessert wurde. Im Vergleich zum genetischen Algorithmus weist der Partikel-Schwarm-Algorithmus keine Schnittstelle oder Mutation auf, ist einfach in der Implementierung, hat eine starke Verallgemeinerungsfähigkeit und eine hohe praktische Anwendbarkeit. Das auf dem Partikel-Schwarm-Algorithmus und der Support-Vector-Maschine basierende Modell der Rauchgastemperatur kann gut die Variation der Rauchgastemperatur vorhersagen und kann eine Anleitung für den Betrieb des Kessels geben.

Kessel; Rauchgastemperatur; Rauchverluste; chaotischer Partikel-Schwarm-Algorithmus; Support-Vector-Maschine; numerische Simulation