LS-SVM在锅炉效率预测中的应用：燃料成分与效率关系分析

"燃料成分分析及基于LS-SVM对锅炉效率的预测 (2014年)" 本文主要探讨了燃料成分分析及其对电站锅炉效率预测的方法。作者团队利用回归分析技术，通过对实验数据的处理，得出了灰分、挥发分、全硫含量与发热量之间的线性关系系数，揭示了这些燃料成分与锅炉效率之间的关联性。这一分析对于优化燃料配比，提升燃烧效率具有重要意义。 接着，研究者引入了最小二乘支持向量机（LS-SVM）这一机器学习模型，构建了电站锅炉的能源消耗和排放模型。LS-SVM是一种在标准支持向量机基础上的改进算法，能够有效处理大量样本，避免了标准SVM中二次规划问题的复杂性。通过LS-SVM模型，他们实现了对关键参数如排烟温度、飞灰含碳质量分数等的软测量，即间接估算难以直接获取或实时测量的变量。这有助于实时监控和预测锅炉的运行状态，进一步优化锅炉效率。 此外，论文还讨论了如何利用该模型预测锅炉的运行效率，这对于提高能源利用率，减少环境污染，尤其是降低煤炭消耗和有害气体排放具有积极作用。鉴于我国电站锅炉煤炭消耗量巨大，这类研究显得尤为迫切和重要。 该研究得到了国家自然科学基金和青岛市科技发展计划项目的资助，体现了其在学术和实际应用领域的价值。作者们建议，通过这种模型可以为电厂提供更科学的决策依据，以改善燃煤效率，降低运营成本，并对环境保护做出贡献。 关键词：回归分析；最小二乘支持向量机；锅炉效率；软测量；燃料成分 这篇论文深入研究了燃料成分与锅炉效率的关系，并通过LS-SVM模型提供了对锅炉性能参数的预测方法，为实际操作提供了理论指导。通过这种方式，可以更好地理解和控制锅炉的能源消耗，提高能效，减少污染物排放，符合当前环保和可持续发展的需求。