基于WLS-SVM-SFS模型的电站锅炉燃烧优化

牛玉广; 沙超; 孟庆伟; 谷佳琪; 靳鑫

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基于WLS-SVM-SFS模型的电站锅炉燃烧优化

技术经济综述 | 更新时间：2025-09-28

- 基于WLS-SVM-SFS模型的电站锅炉燃烧优化
- Combustion Optimization for Utility Boilers Based on WLS-SVM-SFS Model
- 热力发电 2014年43卷第5期页码：7-12
- 作者机构：
  
  华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号： TK227.1
- 纸质出版日期：2014
- 稿件说明：
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牛玉广, 沙超, 孟庆伟, 等. 基于WLS-SVM-SFS模型的电站锅炉燃烧优化[J]. 热力发电, 2014,43(5):7-12.

NIU Yuguang, SHA Chao, MENG Qingwei, et al. Combustion Optimization for Utility Boilers Based on WLS-SVM-SFS Model[J]. Thermal power generation, 2014, 43(5): 7-12.
牛玉广, 沙超, 孟庆伟, 等. 基于WLS-SVM-SFS模型的电站锅炉燃烧优化[J]. 热力发电, 2014,43(5):7-12. DOI：

NIU Yuguang, SHA Chao, MENG Qingwei, et al. Combustion Optimization for Utility Boilers Based on WLS-SVM-SFS Model[J]. Thermal power generation, 2014, 43(5): 7-12. DOI：

摘要

NOx排放量和锅炉效率模型是电站锅炉燃烧优化的基础。采用抗干扰能力更强的加权最小二乘支持向量机(WLS-SVM)建立了NOx排放模型。将序列前向选择(SFS)与WLS-SVM相结合建立了锅炉效率模型

在不影响模型精度前提下去除了模型中的冗余成分

精简了模型结构

提高了模型计算速度。采用遗传算法

以所建模型为基础

提出了一种可兼顾锅炉效率和NOx排放量的优化燃烧方案。实际应用结果表明

该优化方案使锅炉效率平均提高0.386%

NOx排放量平均降低99.147mg/m3。

Abstract

NOxemission and boiler efficiency model is the foundation of boiler combustion optimization.The weighted least squares support vector machine(WLS-SVM)was employed to establish the NOx emission model.By combining the WLS-SVM with sequential forward selection(SFS)

the boiler efficiency model was built.Moreover

on the premise of not affecting the model accuracy

the redundancy compositions in the model was reduced

which simplifies the model structure and enhances the calculation speed.On the basis of the established models

an optimization method which can effectively balance the boiler efficiency and NOxemissions was put forward

by applying the genetic algorithm.The results show that this optimization program improved the boiler efficiency and NOxemission by 0.386%and 99.147mg/m3 on average

respectively.

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