基于PCAGSVR的燃煤锅炉N Ox 排放预测

以某超超临界700 MW 机组锅炉为对象,建立了基于主成分分析(PCA)和支持向量回归(SVR)的氮氧化物(NOx )排放预测模型(PCA-SVR 模型)。运用 PCA 方法对包含有2000条锅炉运行记录的数据集进行分析,降低数据集维数,提取有效信息(主成分)；以得到的主成分为输入变量,锅炉NOx 排放值为输出变量,利用SVR建立NOx 预测模型。与传统SVR模型相比,PCA-SVR模型的计算时间更短,并且能获得较高的 NOx 排放预测精度,其预测N Ox 排放浓度与实际排放浓度相比平均误差在1％以内。