【摘要】：燃煤鍋爐結(jié)渣會降低鍋爐效率,也會對威脅電站的安全生產(chǎn)。因此,通過研究鍋爐燃煤燃燒特性,了解鍋爐結(jié)渣特點來建立準確有效的鍋爐結(jié)渣預(yù)測模型,確保燃煤電站鍋爐高效、安全地運行具有重要的工程價值。本文的前面章節(jié)介紹了關(guān)于鍋爐結(jié)渣的研究現(xiàn)狀以及本次建模所需的理論基礎(chǔ)。通過對燃煤煤種和鍋爐結(jié)構(gòu)分析,選取了軟化溫度t、硅比G、酸堿比B/A、硅鋁比S_iO_2/Al_2O_3、綜合指數(shù)R、無因次爐膛實際切圓直徑d_(si)/D以及無因次爐膛最高溫度t_w 7個指標作為模型的輸入。分別利用三角形隸屬度函數(shù)、梯形隸屬度函數(shù)、半圓形隸屬度函數(shù)、柯西隸屬度函數(shù)和斜線形隸屬度函數(shù),對輸入指標模糊化,將模糊化的結(jié)果作為支持向量機(Support Vector Machine,SVM)的輸入建立了各隸屬度函數(shù)的模糊-支持向量機鍋爐燃煤結(jié)渣預(yù)測模型。為了優(yōu)化各隸屬度函數(shù)參數(shù),提出一種改進量子粒子群算法,該算法在傳統(tǒng)量子粒子群算法的基礎(chǔ)上融入了多鄰域局部搜索策略,增強了原始算法的搜索精度,并建立了改進量子粒子群算法優(yōu)化隸屬度函數(shù)的模糊支持向量機鍋爐燃煤結(jié)渣預(yù)測模型。采用40組鍋爐樣本,其中30組作為訓練樣本,10組作為測試樣本進行建模,實驗結(jié)果驗證了利用隸屬度函數(shù)與支持向量機結(jié)合建立的模糊-SVM方法的有效性,通過實驗對比也表明基于改進量子粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化的模糊支持向量機模型具有更好的預(yù)測精度,可以用作電站燃煤鍋爐結(jié)渣預(yù)測方法。
【學位授予單位】：華北電力大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TM621.2;TP18
【圖文】：

圖 2-1 隸屬度示意圖計算聚類系數(shù)；按最大原則確定結(jié)渣結(jié)果。式識別判別方法識別鍋爐結(jié)渣的方法可以被分為直接法和間接法兩種方隸屬度原則判斷鍋爐結(jié)渣類型，而間接法則根據(jù)擇近原判。的定義為：假設(shè)論域內(nèi)有 m 個模糊子集1 2 nA , A ,...A U，集，假設(shè)1 i m( B, Ai ) Max( B, Ai ) 此時認為iB A，iB、 A 兩112( B, Ai ) [ B Ai + ( B Ai )]子集的內(nèi)積和外積的表達式分別為：iu Ui B AB A U ( ( u ) ( u ))

和驗風險 ( )empR 和置信范圍l水平 1 和樣本數(shù)l的函數(shù)[38]，其中，1 型及算法的組合，可以達到最優(yōu)的預(yù)測結(jié)果模型及算法的組合。，可以將函數(shù)集合拆解成系列子模型來替代SSSSk 12子集序列 VC 維的大小，對函數(shù)子集序列進 khhh12化是通過把每一個子集結(jié)構(gòu)風險與經(jīng)驗風險際問題中，獲得每個子集結(jié)構(gòu)風險與經(jīng)驗風個問題，有兩種方法可以選擇，一種方法是和并對比每個子集二者之和，然而此方法的大，所以并不適用于較大樣本數(shù)據(jù)建模情況定的置信風險的條件下最小化每個子集的經(jīng)范圍與經(jīng)驗風險之和，獲取其中最小的組合

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

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本文編號：2742254