Потери тепла от дымоулавливателя являются самыми большими в потерях тепла котла, и установка модели температуры дыма в котле имеет важное значение для работы котла. Для этой цели, на основе данных испытаний регулировки горения котла мощностью 660 МВт, было использовано машинное обучение для установления модели температуры дыма в котле и были оптимизированы параметры машины поддержки с использованием улучшенного алгоритма роя частиц хаоса, что значительно увеличило точность модели. В сравнении с генетическим алгоритмом, алгоритм роя частиц лишен пересечения и изменения, прост в реализации, обладает сильной обобщающей способностью и имеет высокую практическую применимость. Модель температуры дыма котла на основе алгоритма роя частиц и машины поддержки может хорошо прогнозировать изменение температуры дыма и может предоставлять руководство для работы котла.

Котел; температура дыма; потери дыма; алгоритм роя частиц; машина поддержки; численное моделирование