【摘 要】
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电站锅炉水冷壁的高温腐蚀是锅炉机组安全的严重威胁,强还原性气氛是导致高温腐蚀的主要原因,针对还原性气氛的特征指标CO浓度进行建模,并结合优化算法实现燃烧优化是控制还
【机 构】
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杭州电子科技大学自动化学院,广东省粤电集团有限公司,河南科技大学车辆与动力工程学院
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电站锅炉水冷壁的高温腐蚀是锅炉机组安全的严重威胁,强还原性气氛是导致高温腐蚀的主要原因,针对还原性气氛的特征指标CO浓度进行建模,并结合优化算法实现燃烧优化是控制还原性气氛的有效方法。应用支持向量机算法建立电站锅炉水冷壁周围CO浓度模型,利用热态实炉试验数据对模型进行训练和校验。该模型对不同试验工况下的CO浓度作出了较准确预测,应用该模型和遗传算法对锅炉进行以降低水冷壁周围CO浓度为目标的燃烧优化,结果表明,通过优化使CO浓度有比较明显的降低,与运行工况对比优化结果具有较高可信性,说明支持向量机模型与遗传
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