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基于机器学习的燃煤锅炉分工况建模与燃烧优化
被引量：
5
1
作者
曹歌瀚
黄亚继
+5 位作者
徐文韬
陈波
王新宇
张荣初
刘宇清
邹怡然
《锅炉技术》
北大核心
2023年第5期41-47,共7页
为了更好地利用电厂的运行数据设计锅炉在线燃烧优化系统,对电厂的锅炉运行数据进行分工况建模。利用K均值聚类方法对静态数据集进行工况划分,根据误差平方和曲线确定聚类数,最终将锅炉工况按照负荷分为了4类,按照相对煤质系数分为了3类...
为了更好地利用电厂的运行数据设计锅炉在线燃烧优化系统,对电厂的锅炉运行数据进行分工况建模。利用K均值聚类方法对静态数据集进行工况划分,根据误差平方和曲线确定聚类数,最终将锅炉工况按照负荷分为了4类,按照相对煤质系数分为了3类,共获得了12个建模数据集。利用神经网络模型对各工况的数据集进行单独建模,建模结果显示分工况建模后整体的精度得到了提高。利用遗传算法对建立的模型进行搜索优化,赋予锅炉效率与NO_(x)排放浓度不同权重,获得了不同优化目标下锅炉运行数据的推荐值,多目标优化结果表明NO_(x)排放浓度可以在锅炉效率的较小损失前提下获得大幅下降,优化结果与机理分析一致,可供电厂操作人员参考。
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关键词
燃烧优化
数据挖掘
工况划分
K均值聚类
bpnn-ga模型
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职称材料
题名
基于机器学习的燃煤锅炉分工况建模与燃烧优化
被引量：
5
1
作者
曹歌瀚
黄亚继
徐文韬
陈波
王新宇
张荣初
刘宇清
邹怡然
机构
东南大学能源热转换及其过程测控教育部重点实验室
江苏方天电力技术有限公司
南京常荣声学股份有限公司
出处
《锅炉技术》
北大核心
2023年第5期41-47,共7页
基金
江苏省科技成果转化专项资金项目(BA2020001)。
文摘
为了更好地利用电厂的运行数据设计锅炉在线燃烧优化系统,对电厂的锅炉运行数据进行分工况建模。利用K均值聚类方法对静态数据集进行工况划分,根据误差平方和曲线确定聚类数,最终将锅炉工况按照负荷分为了4类,按照相对煤质系数分为了3类,共获得了12个建模数据集。利用神经网络模型对各工况的数据集进行单独建模,建模结果显示分工况建模后整体的精度得到了提高。利用遗传算法对建立的模型进行搜索优化,赋予锅炉效率与NO_(x)排放浓度不同权重,获得了不同优化目标下锅炉运行数据的推荐值,多目标优化结果表明NO_(x)排放浓度可以在锅炉效率的较小损失前提下获得大幅下降,优化结果与机理分析一致,可供电厂操作人员参考。
关键词
燃烧优化
数据挖掘
工况划分
K均值聚类
bpnn-ga模型
Keywords
combustion optimization
data mining
working conition division
K means cluster
bpnn-ga
model
分类号
TK229.6 [动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器学习的燃煤锅炉分工况建模与燃烧优化
曹歌瀚
黄亚继
徐文韬
陈波
王新宇
张荣初
刘宇清
邹怡然
《锅炉技术》
北大核心
2023
5
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