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基于炉膛火焰图像的燃煤机组负荷预测

刘卫亮  马良玉  林永君  马永光  马进  陈文颖  
【摘要】:为了准确地进行燃煤机组负荷预测,引入支持向量机(SVM)方法建立了锅炉炉膛多层火焰图像与机组负荷之间的复杂关系模型.将该方法应用于某660 MW燃煤锅炉机组中,用训练后的SVM模型进行负荷预测,并与BP神经网络模型预测结果进行比较.结果表明:采用SVM方法预测机组负荷,模型能够辨识出火焰辐射图像与机组负荷之间的复杂关系,实现对负荷的准确预测;SVM模型预测精度比BP网络模型高,SVM模型具有预测精度高、泛化能力强等优点,且模型训练时间较短.

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