[发明专利]一种基于改进支持向量机的锅炉飞灰含碳量软测量方法

摘要

本发明提供了一种基于改进支持向量机的锅炉飞灰含碳量软测量方法，方法基于粒子群算法对支持向量回归进行参数寻优，选取了影响回归模型有效性的两个参数，首先通过传感器采集相关辅助变量的值，并进行数据预处理，根据过去6小时的历史数据辨识出支持向量回归模型的两个主要参数以确定飞灰含碳量软测量模型，并根据历史数据的更新每小时更新一次软测量模型，将实时测量的辅助变量值输入建立好的软测量模型即可得到飞灰含碳量输出值。本发明方法可用于实时测量火电厂锅炉燃烧过程产生飞灰中的未燃尽碳含量，可实现实时测量飞灰中的碳含量，同时还具有精度高、计算耗时少、适用范围广等优点。

主权项

一种基于改进支持向量机的锅炉飞灰含碳量软测量方法，包括以下步骤：Step1、获取辅助变量和主导变量过去6小时的历史数据，分别对辅助变量和主导变量数据进行误差处理和归一化处理，将处理过的数据作为训练集；Step2、采用粒子群算法对训练集数据进行训练，寻找支持向量机法的最优参数；Step3、利用最优参数以及经过预处理的辅助变量和主导变量数据，采用支持向量机法建立飞灰含碳量软测量模型，同时可以得到所述模型的支持向量集；Step4、若时间为整点，执行Step5，否则执行Step7；Step5、获取辅助变量和主导变量过去1小时的历史数据，分别对辅助变量和主导变量数据进行误差处理和归一化处理，处理方法与Step1相同；Step6、将Step5所得数据与Step3所得支持向量集组合，作为新的训练集，返回Step2；Step7、在线实时获取各辅助变量数据，对各辅助变量进行误差处理和归一化处理，处理方法与Step1相同；Step8、将Step7得到的数据输入步骤Step3得到的飞灰含碳量软测量模型，对模型输出值进行反归一化处理，得到飞灰含碳量值并输出。