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火力发电厂锅炉入炉煤质的软测量技术及应用的中期报告

本文研究的是火力发电厂锅炉入炉煤质的软测量技术及应用。

一、研究背景及意义

火力发电厂的锅炉是发电过程中的核心设备，其运行状态和燃烧效率直接关系到发电厂的经济效益和环保要求。锅炉的燃烧控制需要实时获取燃料的质量和燃料物性参数，以保证煤粉状况合适，燃烧效率高，排放量低。

传统的煤质测量方法主要依靠化验分析，需要取样、分析、计算等繁琐的操作，不仅时间长，成本高，而且很容易受到现场环境的干扰，不能实时反映煤质信息的变化。因此，开发一种相对准确、高效快速的软测量技术，对解决该问题具有重要意义。

二、研究内容及方法

本文基于机器学习算法，采用了支持向量机、BP神经网络和随机森林等算法，通过离线训练和在线预测的方式，实现了对锅炉入炉煤质的软测量。主要研究内容包括：

1.煤质参数的特征提取。通过对历史数据的分析和挖掘，筛选出与锅炉燃烧过程密切相关的煤质特征参数，包括挥发份、固定碳、灰分、水分等参数。

2.建立预测模型。将所选特征参数和实际测量值的数据作为样本进行训练，建立预测模型，并利用交叉验证和网格有哪些信誉好的足球投注网站等方法，对模型进行了优化。

3.在线实时预测。将训练好的模型嵌入到实际控制系统中，实现对煤质参数的在线实时预测和监测，并根据预测结果进行实时控制和调整。

三、研究成果与展望

通过对火力发电厂锅炉入炉煤质的软测量技术及应用的研究，本文主要取得了以下成果：

1.建立了支持向量机、BP神经网络和随机森林等多种预测模型，实现了对煤质参数的软测量。

2.在实际应用中，通过对4台锅炉的数据进行分析和处理，发现本文所提出的软测量技术具有高准确性和稳定性。

未来，我们将进一步完善模型，优化算法，提高软测量的准确性和可靠性，并将其应用于更多的火力发电厂和工业生产中，为节能减排、保护环境和提高企业经济效益做出更大的贡献。