文献类型：期刊文章

作　　者：龙文[1,2] 梁昔明[2] 龙祖强[3]

机构地区：[1]贵州财经学院贵州省经济系统仿真重点实验室,贵州贵阳550004 [2]中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410083 [3]衡阳师范学院物理与电子信息科学系,湖南衡阳421008

出　　处：《中南大学学报（自然科学版）》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60874070;61074069);湖南省研究生科研创新项目(CX2009B038)

年　　份：2012

卷　　号：43

期　　号：3

起止页码：980-985

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CAS、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20122615165389)、INSPEC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：烟气含氧量是影响火电厂锅炉运行安全性和经济性的一个重要因素,影响锅炉烟气含氧量的因素多而复杂,对烟气含氧量特性进行建模与控制是实现锅炉正常运行的基础。借助现场运行数据,根据锅炉烟气含氧量的特性,建立基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的锅炉烟气含氧量预测模型。在此基础上结合全局寻优的混合粒子群算法(PSO),对锅炉烟气含氧量进行控制。仿真结果表明:该方法能够比较准确地对火电厂锅炉烟气含氧量进行测量和控制,为锅炉燃烧系统的闭环控制与优化运行提供了新的手段。

关 键 词：最小二乘支持向量机 粒子群算法  烟气含氧量 预测控制

分 类 号：TP273]