基于数据辩识算法的燃气热水锅炉运行特性研究

作者：张立申; 李仲博; 李淼; 姜业正

来源：热能动力工程, 2020, 35(02): 219-223.

DOI：10.16146/j.cnki.rndlgc.2020.02.031

• 燃气锅炉
• 数据辨识
• 神经网络
• 支持向量机
• 误差

基于某116 MW燃气热水锅炉的实际运行数据,采用多层感知器(MLP)神经网络和支持向量回归机(ε-SVR)数据辨识方法对其运行特性进行仿真建模,分析燃气消耗量及NOx排放量与锅炉运行工况之间的关系,并将两种方法的精确度和泛化能力进行比较。对比发现:MLP模型预测的燃料消耗量与实际数据的误差在-2%～3%之间,NOx的排放量误差在±5%以内;而ε-SVR模型预测的燃料消耗量误差在±2%以内,NOx的排放量误差在±3%以内,ε-SVR方法具有更高的准确性和泛化能力。

• 单位
  北京市热力集团有限责任公司