摘要：以某300MW机组为例,使用支持向量机理论和遗传算法,利用电站分散控制系统（DCS）获取的热工数据,建立预测锅炉低温过热器受热面清洁状态下的吸热量（清洁吸热量）模型,进而推算出表征积灰污染程度的清洁系数,得到时序变化的积灰曲线,从而对吹灰状况进行监测。其结果表明,以清洁系数表征锅炉低温过热器受热面积灰情况具有可操作性;所建立模型的测试集决定系数、均方根误差和平均绝对误差分别为0.920、36.381和25.457,表明该模型具有良好的预测性能,可以在一定范围内对吹灰信号产生响应;锅炉实际运行工况下应用所建模型表明,给煤量大幅度变化会对受热面的积灰曲线造成一定程度的干扰。该研究为开发大型电站锅炉积灰结渣在线监测系统提供参考和依据。

关键词：电站锅炉 低温过热器 受热面 积灰 支持向量机 

单位：电站设备状态监测与控制教育部重点实验室华北电力大学 北京市昌平区102206