基于最小二乘支持向量机的燃煤锅炉燃烧优化研究的任务书.docx

基于最小二乘支持向量机的燃煤锅炉燃烧优化研究的任务书
一、研究背景
燃煤锅炉是目前我国普遍采用的集中供暖方式，但是由于气流、燃烧状态等因素的影响以及不同型号锅炉的质量等原因，导致锅炉的燃烧状态存在差异，一旦燃烧状态不良，将会导致煤尘、SOx、NOx等污染物的排放，对环境造成不良影响。因此，对锅炉燃烧状态进行优化是重要的环保任务之一。
支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是近年来非常流行的一种分类和回归模型，有着广泛的应用前景。最小二乘支持向量机(LeastSquaresSupportVectorMachine,LS-SVM)是SVM的一种改进，可以避免SVM在处理非线性问题时出现的计算复杂度过高和鲁棒性差的问题。因此，在锅炉燃烧优化研究中，引入最小二乘支持向量机是非常可行的。
二、研究目的及意义
本研究旨在通过引入最小二乘支持向量机优化锅炉的燃烧状态，从而降低煤尘、SOx、NOx等污染物的排放，并提高能源利用率。具体的研究任务如下：
1.收集不同型号锅炉的运行参数和煤燃烧后的污染物排放数据，并进行预处理。
2.通过最小二乘支持向量机建立燃烧状态模型，对锅炉燃烧状态进行分类、识别。
3.针对不同的燃烧状态，设计优化控制方案，降低污染物排放，提高燃烧效率。
4.设计并实现燃烧状态监测装置，实时监测锅炉燃烧状态，动态调整优化控制方案。
通过上述任务的实现，燃煤锅炉的燃烧状态将得到有效的优化和监控，有助于保障环境健康和能源利用效率的提高，具有较高的实际应用价值。
三、研究内容及方法
1.数据采集与预处理方法
收集不同型号锅炉的运行参数和煤燃烧后的污染物排放数据。预处理方法包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理、数据平滑，并进行数据可视化分析。
2.最小二乘支持向量机模型构建
根据收集的数据，建立最小二乘支持向量机模型，该模型可以分类、识别不同的锅炉燃烧状态，并预测相应污染物排放的趋势。
3.优化控制方案的设计
针对不同的燃烧状态，采取合适的优化控制方案，包括煤炭的选择、供给、点火、风量、排污等方面的控制，以达到良好的燃烧状态和污染物排放效果。
4.燃烧状态监测装置的设计
设计并实现锅炉燃烧状态监测装置，包括实时监测、数据传输、分析处理和报警提示等功能，达到对燃烧状态的实时监测和动态调整优化控制方案的目的。
四、研究计划
本研究计划分两个阶段进行，预计完成时间为18个月。
第一阶段：数据采集与预处理、最小二乘支持向量机模型构建（6个月）
1.收集不同型号锅炉的运行参数和煤燃烧后的污染物排放数据。
2.数据预处理。
3.建立最小二乘支持向量机模型。
第二阶段：优化控制方案设计和实现燃烧状态监测装置（12个月）
1.针对不同的燃烧状态，提出优化控制方案。
2.设计并实现燃烧状态监测装置。
3.实验验证燃烧状态监测装置的可行性，并对实验结果进行分析。
五、预期成果
1.实验数据集：收集多种型号锅炉运行参数和煤燃烧后的污染物排放数据，形成实验数据集。
2.最小二乘支持向量机模型：建立符合本研究要求的最小二乘支持向量机模型。
3.优化控制方案：为不同的锅炉燃烧状态设计合理的优化控制方案。
4.燃烧状态监测装置：设计出支持向量机模型和优化控制方案的燃烧状态监测装置，包括实时监测、数据传输、分析处理和报警提示等功能。
5.论文：撰写学术论文，介绍方法、实验步骤、实验结果和结论。
六、参考文献
1.杨博，郭小凡.基于支持向量机的燃煤锅炉燃烧优化研究[J].环境科学研究，2019。
2.王强，许小霞.燃煤锅炉燃烧优化方法及应用[J].电力系统保护与控制，2020。
3.陈霞，范敏，孙文会.基于支持向量机的燃煤锅炉燃烧数据建模方法研究[J].清华大学学报，2017。