一种新的燃煤锅炉NOz排放特性在线预测模型

摘要：

借助锅炉燃烧特件数据,建立了基于精确在线支持向量同归(AOSVR)的四角切圆燃煤锅炉NOx排放特性模型。经过训练和校验,并与传统的SVR预测模型和神经网络模型进行对比,结果表明:这种新型的具有更强的自学习能力和更高的预测精度,它不仅适合于实炉热态测试工况较少的小样本学习,还能够适应数据样本的不断增加和对象特性的渐变,并及时的更新模型,从而准确的对不同工况下的电站锅炉NOx排放特性进行实时在线预测。

关键词： 电站锅炉 燃煤锅炉 氮氧化物排放 支持向量机 在线预测模型

作者: 周建新 仇晓智 司风琪 徐治皋

作者单位: 东南大学能源与环境学院,南京 210096

会议类型: 国内会议

会议名称: 2008年全国博士生学术论坛——能源与环境领域

会议地点: 杭州

会议语种:中文

页码: 133-138

在线出版日期: 2008-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）