热能动力工程

作者：董利斌，杨 程，赵海晓，刘传奇

单位：浙江大唐乌沙山发电有限责任公司,浙江 宁波 315722,,浙江大唐乌沙山发电有限责任公司,浙江 宁波 315722,,浙江大唐乌沙山发电有限责任公司,浙江 宁波 315722,,浙江大唐乌沙山发电有限责任公司,浙江 宁波 315722,

关键词：受热面;清洁因子;核极限学习机;自适应噪声完备集成经验模态分解

为了解决表征锅炉受热面表面健康状态的清洁因子在未来时间段内预测时呈现非平稳问题，以省煤器受热面为例，提出一种结合核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)和自适应噪声完备集成经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)的清洁因子预测方法。首先，通过CEEMDAN分解算法对省煤器表面清洁因子序列进行分解和降低复杂程度，获得各固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)；其次，利用皮尔逊相关性分析确定主蒸汽流量、进出口烟温等9个参数为输入，建立核极限学习机模型对清洁因子的各IMF进行预测；最后，将各IMF预测结果相加获得最终预测结果。结果表明：与基本核极限学习机、支持向量机等预测模型相比，本文模型具有较高的预测精度和较优预测时间，可为基于受热面状态开展的锅炉智慧吹灰应用提供参考。

来源：2023年第6期

《热能动力工程》期刊编辑部

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