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基于混合PSO优化的LSSVM锅炉
烟气含氧量
预测控制
烟气含氧量
是影响火电厂锅炉运行安全性和经济性的一个重要因素,影响锅炉
烟气含氧量
的因素多而复杂,对
烟气含氧量
特性进行建模与控制是实现锅炉正常运行的基础。借助现场运行数据,根据锅炉
烟气含氧量
的特性,建立基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的锅炉
烟气含氧量
预测模型。在此基础上结合全局寻优的混合粒子群算法(PSO),对锅炉
烟气含氧量
进行控制。仿真结果表明:该方法能够比较准确地对火电厂锅炉
烟气含氧量
进行测量和控制,为锅炉燃烧系统的闭环控制与优化运行提供了新的手段。
2022-05-18 17:09:04
1.09MB
最小二乘支持向量机;
粒子群算法;
烟气含氧量;
预测控制
1
基于混合PSO优化的LSSVM锅炉
烟气含氧量
预测控制 (2012年)
烟气含氧量
是影响火电厂锅炉运行安全性和经济性的一个重要因素,影响锅炉
烟气含氧量
的因素多而复杂,对
烟气含氧量
特性进行建模与控制是实现锅炉正常运行的基础。借助现场运行数据,根据锅炉
烟气含氧量
的特性,建立基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的锅炉
烟气含氧量
预测模型。在此基础上结合全局寻优的混合粒子群算法(PSO),对锅炉
烟气含氧量
进行控制。仿真结果表明:该方法能够比较准确地对火电厂锅炉
烟气含氧量
进行测量和控制,为锅炉燃烧系统的闭环控制与优化运行提供了新的手段。
2021-10-20 19:43:22
406KB
自然科学
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