基于记忆模式的NOx支持向量回归预测研究

作者：黄景涛; 罗威; 任志伟; 茅建波

来源：控制工程, 2012, (4): 704-708.

DOI：10.3969/j.issn.1671-7848.2012.04.037

• 锅炉燃烧
• 记忆模式
• 重采样
• 支持向量回归

低NOx排放是电站锅炉燃烧优化的主要目标之一,影响燃煤锅炉NOx排放因素众多且复杂,对锅炉燃烧过程NOx浓度进行准确预测是低NOx燃烧优化的基础.机组全工况运行时表现出强时变性,静态预测模型难以保证预测精度,考虑到观测样本的时效性,模拟记忆模式对观测数据进行重采样,进而基于支持向量回归算法构建NOx排放预测模型,构造一种基于记忆模式的支持向量回归算法.以某机组热态试验数据为基础,对算法进行了仿真

• 单位
  河南科技大学; 电子信息工程学院; 浙江省电力试验研究院