本文選題：電站鍋爐 + 支持向量機(jī)　； 參考：《哈爾濱理工大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：電站鍋爐不僅需要大量的煤炭資源,也排放出許多的大氣污染物。在處理鍋爐效率和控制污染物這個(gè)問(wèn)題上,本文基于改進(jìn)果蠅算法優(yōu)化的鍋爐燃燒方法,相比原始果蠅算法具有明顯的特性,可以為電站鍋爐高效率、低污染運(yùn)行提供可靠的指導(dǎo)。為達(dá)到提高鍋爐熱效率同時(shí)減少NOx排放的目標(biāo),提出改進(jìn)果蠅算法(MFOA)優(yōu)化支持向量機(jī)(SVM)的鍋爐建模方法。針對(duì)果蠅(FOA)算法尋優(yōu)精度低、收斂速度慢的問(wèn)題,本文使用三維搜索及自適應(yīng)變步長(zhǎng)的策略改進(jìn)果蠅算法,并完成對(duì)SVM中的懲罰因子C、核參數(shù)g和不敏感損失系數(shù)ε,這三個(gè)參數(shù)的尋優(yōu),使支持向量機(jī)對(duì)鍋爐燃燒系統(tǒng)模型預(yù)測(cè)更加準(zhǔn)確。另外根據(jù)不同時(shí)間段的樣本數(shù)據(jù)來(lái)檢驗(yàn)MFOA-SVM模型的預(yù)測(cè)能力,并且與未改進(jìn)果蠅算法優(yōu)化支持向量機(jī)(FOA-SVM)的預(yù)測(cè)效果進(jìn)行比較,仿真結(jié)果表明,改進(jìn)的果蠅算法具有較強(qiáng)的參數(shù)尋優(yōu)能力,能夠有效提高SVM模型的準(zhǔn)確性,進(jìn)而提高SVM模型尋優(yōu)精度;與FOA-SVM模型對(duì)比,MFOA-SVM模型尋優(yōu)的精度更高,收斂速度更快,可以更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)鍋爐熱效率和NO_x排放。最后以所建燃燒模型為基礎(chǔ),使用MFOA算法對(duì)鍋爐進(jìn)行單目標(biāo)和多目標(biāo)優(yōu)化,優(yōu)化結(jié)果表明,文中所提出的燃燒優(yōu)化方案可以有效提高鍋爐效率和降低NO_x排放量。
[Abstract]:Utility boilers not only need a large amount of coal resources, but also emit a lot of air pollutants. On the problem of boiler efficiency and pollutant control, this paper based on the improved Drosophila algorithm optimization boiler combustion method, compared with the original Drosophila algorithm has obvious characteristics, and can be used for the utility boiler high efficiency. Low pollution operation provides reliable guidance. In order to improve boiler thermal efficiency and reduce NOx emission, a boiler modeling method based on improved Drosophila algorithm (MFOAA) and optimized support vector machine (SVM) was proposed. In order to solve the problem of low precision and slow convergence rate of FOAA algorithm, this paper improves the algorithm of Drosophila by using three dimensional search and adaptive variable step size strategy. The penalty factor C, kernel parameter g and insensitive loss coefficient 蔚 in SVM are optimized, which makes the prediction of boiler combustion system model more accurate by support vector machine (SVM). In addition, the prediction ability of MFOA-SVM model is tested according to the sample data of different time periods, and compared with the prediction effect of unimproved Drosophila algorithm optimization support vector machine (FOA-SVM). The simulation results show that, The improved Drosophila algorithm has strong parameter optimization ability, which can effectively improve the accuracy of SVM model and improve the accuracy of SVM model, compared with FOA-SVM model, MFOA-SVM model has higher accuracy and faster convergence speed. Boiler thermal efficiency and NO_x emissions can be predicted more accurately. Finally, based on the established combustion model, the single-objective and multi-objective optimization of boiler is carried out by using MFOA algorithm. The optimization results show that the proposed combustion optimization scheme can effectively improve boiler efficiency and reduce NO_x emissions.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP18;TM621.2

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本文編號(hào)：1906474