基于改进多种群优化支持向量机算法的燃烧系统建模研究

作     者：秦文炜 崔晓波 吕剑虹 Qin Wenwei

作者机构：东南大学能源与环境学院江苏南京210096 南京工程学院能源与动力工程学院江苏南京211167 

出 版 物：《工业控制计算机》 (Industrial Control Computer)

年 卷 期：2022年第35卷第6期

页      面：79-81,84页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家科技支撑计划项目:超超临界火电机组系统节能监测与优化技术研究与示范(2015BAA03B02) 

主　　题：燃烧优化 支持向量机 粒子群优化 参数辨识 

摘      要：建立燃煤机组燃烧系统模型对深入研究燃烧系统的配煤配风从而实现燃烧优化至关重要,然而由于燃烧过程复杂,燃烧系统存在非线性与不确定性等因素导致目前大多燃烧系统模型均采用基于数据驱动的黑箱模型,传统基于数据驱动的建模过程复杂精度不高。为降低燃煤机组燃烧系统建模过程复杂度同时提高精度,首先选取目前最具有应用前景之一的高精度黑箱模型——支持向量机模型,结合提出的一种改进的高精度多种群粒子群优化算法求取模型中未知参数,提出的建模算法具有计算精度高、计算过程简单的优点。模型计算结果表明,该模型可准确预测燃烧系统关键输出参数,为燃烧系统优化研究提供了模型基础。