基于支持向量机和果蝇优化算法的循环流化床锅炉NOx排放特性研究.pdf

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1、第33卷第4期动力工程学报V01．33No．42013年4月JournalofChineseSocietyofPowerEngineeringApr·2013文章编号：1674—7607(2013)04—0267—05中图分类号：TK22文献标志码：A学科分类号：470．30基于支持向量机和果蝇优化算法的循环流化床锅炉NOz排放特性研究牛培峰1’2，麻红波，李国强'马云飞陈贵林1’2，张先臣1’2(1．燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室，秦皇岛066004；燕山大学国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心，秦皇岛

2、066004)摘要：为了控制循环流化床(CFB)锅炉的NO，排放量，以某热电厂300MWCFB锅炉测试数据为样本，应用支持向量机(SVM)建立NO，排放特性预测模型．针对SVM回归预测需要人为确定相关参数的不足，应用果蝇优化算法(FOA)优化SVM参数，采用不同工况下的样本数据检验FOA—SVM模型的预测性能，并将该模型的预测结果与粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)和万有引力搜索算法(GSA)优化的SVM模型预测结果进行了比较．结果表明：FOA—SVM模型的泛化能力较强，预测精度较高，训练时间较短，可以相对快速、准

3、确地预测NO。排放质量浓度．关键词：循环流化床锅炉；NO，排放特性；支持向量机；果蝇优化算法；模型StudyonNOxEmissionfrOmCFBBoilersBasedonSupportVectorMachineandFruitFlyOptimizationAlgorithmNIUPei—fen91_2，MAHong—b01，LIGuo—qian91，MAYun—feil，CHENGui—linl“，ZHANGXian—chenl’2(1．KeyLabofIndustrialComputerControlEngin

4、eeringofHebeiProvince，YanshanUniversity，Qinhuangdao066004，China；2．NationalEngineeringResearchCenterforEquipmentandTechnologyofColdStripRolling，YanshanUniversity，Qinhuangdao066004，China)Abstract：Tocontr01theNO，emissionfromcirculatingfluidizedbed(CFB)boilers，amode

5、lwasestab—lishedbasedontestdataofa300MWthermalpowerplantusingsupportvectormachine(SVM)．Toover—comethedeficiencyofSVMregressionpredictioninartificialdeterminationofrelevantparameters，thefruitflyoptimizationalgorithm(FOA)wasappliedtooptimizetheSVMparameters．Predic

6、tionperform—anceoftheFOA—SVMmodelwasthenverifiedwithsampledataunderdifferentexperimentalconditions，ofwhichthepredictionresultswerecomparedwiththoseoptimizedbyparticleswarmoptimization(PSO)，geneticalgorithm(GA)andgravitationsearchalgorithm(GSA)．Resultsshowthatthe

7、FOA—SVMmodelhasstrongergenralizationcapability，higherpredictionaccuracyandshortertrainingtime，whichmaythereforepredictthemassconcentrationofNO，emissionquicklyandaccurately．Keywords：CFBboiler；NO，emission；SVM；FOAalgorithm；model收稿日期：2012-05—23修订日期：2012-07—30基金项目：国家

8、自然科学基金资助项目(60774028)；河北省自然科学基金资助项目(F2010001318)作者简介：牛培峰(1958～)，男，吉林舒兰人，教授，博士生导师，主要从事复杂工业系统的智能建模与智能控制和流程工业综合自动化方面的研究．电话(Tel．)：0335—8072979；E—mail：npf882000@163．corn．动力