摘要：高效、低污染是电站锅炉燃烧优化的目标。该文基于最小二乘支持向量机,建立了电站锅炉燃烧模型,实现了飞灰含碳量、排烟温度、NOx排放量等参数的软测量和锅炉效率的预测;对比了最小二乘支持向量机和BP神经网络模型的性能,对比结果表明,最小二乘支持向量机具有训练时间短、泛化能力高等优点。提出2种锅炉燃烧优化方式,并以所建立的燃烧模型为基础,采用遗传算法对锅炉运行工况进行寻优,为分散控制系统基础控制层提供最佳的操作变量设定值。算例表明,文中所提出的燃烧优化方案可以有效提高电站锅炉效率和降低NOx排放量。

关键词：燃烧优化 锅炉效率 nox排放 最小二乘支持向量机 遗传算法 

单位：电力系统国家重点实验室(清华大学热能工程系) 北京市海淀区100084 华北电力大学自动化系 河北省保定市071003