基于SVM的高效煤粉锅炉爆燃保护策略研究
潘昊
摘要：为了提高高效煤粉锅炉的燃烧稳定性,提出了一种基于支持向量机(SVM)的爆燃保护控制策略.提取锅炉关键参数构建特征向量,采用SVM对系统历史数据进行离线训练,应用径向基函数、网格搜索算法生成系统状态分类器,并引入氧含量因子校正训练模型.锅炉运行时,分类器通过在线数据预测系统预爆燃状态并控制PLC模块执行保护程序.测试结果表明,氧含量因子取0.4时,分类器的最高交叉验证匹配率大于97％,最高预测准确率大于95％,失配率小于10％.保护策略能够有效地识别锅炉预爆燃状态,同时在锅炉正常工作状态下保持低误判率,增加了系统运行的鲁棒性.
关键词：煤粉锅炉爆燃保护支持向量机机器学习
分类号：TK16(热能、热力工程)
论文发表日期：2017-01-01
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