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基于混合PSO优化的LSSVM锅炉烟气含氧量预测控制

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成果类型:
期刊论文
作者:
龙文;梁昔明;龙祖强
通讯作者:
Long, W.(lw084601012@gmail.com)
作者机构:
[龙文] Key Laboratory of Economics System Simulation, Guizhou College of Finance and Economics, Guiyang 550004, China
[龙祖强] Department of Physics and Electronics Information Science, Hengyang Normal College, Hengyang 421008, China
[梁昔明; 龙文] School of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha 410083, China
通讯机构:
Key Laboratory of Economics System Simulation, Guizhou College of Finance and Economics, China
语种:
中文
关键词:
最小二乘支持向量机;粒子群算法;烟气含氧量;预测控制
关键词(英文):
Key words: least square support vector machine (LSSVM);particle swarm optimization (PSO);O2 content in flue gas;predictive control
期刊:
中南大学学报(自然科学版)
ISSN:
1672-7207
年:
2012
卷:
43
期:
3
页码:
980-985
基金类别:
国家自然科学基金资助项目(60874070,61074069); 湖南省研究生科研创新项目(CX2009B038);
机构署名:
本校为其他机构
院系归属:
物理与电子工程学院
摘要:
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。
摘要(英文):
O 2 content in flue gas is a main factor that has great impacts on the safety and economical efficiency of boiler operation. Together with many other complicated factors. Building a model to predict O 2 content in flue gas is a good way to realize the normal operation of boiler. Using the data of boiler operation, a least square support vector machine (LSSVM) model of the boiler oxygen content property was developed based on gas oxygen characteristic. After that, combined with the particle swarm optimization algorithm (PSO), the O 2 content in flue gas of boiler was controlled. Simulation resu...

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