[发明专利]基于最小二乘支持向量机燃烧模型的锅炉优化方法和装置

摘要

本发明提出基于最小二乘支持向量机燃烧模型的锅炉优化方法，包括步骤：获取初始训练样本集；获取LSSVM模型参数及第一特征矩阵；从训练样本集中获取与校验样本距离最近的样本，记为参考样本，将第一特征矩阵进行行列交换后得到第二特征矩阵；计算第二特征矩阵的逆；获取第二矩阵的分块参数；获取LSSVM模型的第三特征矩阵；计算第三特征矩阵的逆；获取校正后的LSSVM模型参数；将第三特征矩阵赋给第一特征矩阵，以及将第三特征矩阵的逆赋给第一特征矩阵的逆；利用校正后的LSSVM模型获取锅炉燃烧效率；根据校正后的燃烧模型进行燃烧优化控制。本发明还提出基于最小二乘支持向量机燃烧模型的锅炉优化装置，可以降低发电厂锅炉燃烧的优化难度，提高优化的实时性。

主权项

1.基于最小二乘支持向量机燃烧模型在线校正及锅炉优化方法，其特征在于，包括步骤：S1、从历史运行数据获取训练样本集，所述训练样本集包括最小二乘支持向量机燃烧模型的输入量、实测输出量；S2、根据所述训练样本集，获取最小二乘支持向量机燃烧模型的第一特征矩阵及其逆矩阵；S3、从所述训练样本集中获取与校验样本最近的样本，记为参考样本，将所述第一特征矩阵的第i列与最后一列交换，以及将第i行与最后一行交换后得到第二特征矩阵H₁；S4、根据公式计算所述第二特征矩阵的逆；其中，I为单位矩阵；H^-1为第一特征矩阵的逆；S5、获取所述第二矩阵的分块参数；S6、将所述参考样本替换为所述校验样本，获取最小二乘支持向量机燃烧模型的第三特征矩阵；S7、根据所述分块参数及第二特征矩阵的逆矩阵计算第三特征矩阵的逆；S8、根据所述第三特征矩阵和所述第三特征矩阵的逆矩阵，获取校正后的最小二乘支持向量机燃烧模型参数；S9、将所述第三特征矩阵赋给所述第一特征矩阵，以及将所述第三特征矩阵的逆赋给所述第一特征矩阵的逆；S10、利用校正后的最小二乘支持向量机燃烧模型获取锅炉燃烧效率；S11、当所述锅炉燃烧效率大于预设值时，发出报警，并根据校正后的燃烧模型进行燃烧优化控制，返回步骤S3。