基于支持向量机的电站锅炉燃烧系统建模及优化研究的任务书.docx

基于支持向量机的电站锅炉燃烧系统建模及优化研究的任务书
【任务书】
一、研究背景和意义
电站锅炉燃烧系统一直是电力行业中的关键技术之一，对锅炉的燃烧效率和能源利用率有着至关重要的影响。传统的锅炉燃烧系统主要基于经验或试错法则，其缺点是没有考虑到系统的非线性特性和各种不确定因素，不能对系统进行全面、精确地建模和优化。
基于支持向量机的电站锅炉燃烧系统建模及优化研究是在此背景下而提出的。支持向量机是一种强有力的机器学习方法，具有在小样本、非线性、高维度数据建模和分类等方面的优势，已被广泛应用于工程和科学领域。通过利用支持向量机建立电站锅炉燃烧系统的数学模型，并对模型进行优化，可以提高锅炉的燃烧效率和能源利用率，从而实现节能减排，降低能源消耗和环保目标，具有重要的理论和实际意义。
二、研究目标和内容
本研究的主要目标是基于支持向量机技术，建立电站锅炉燃烧系统的数学模型，并对模型进行优化，以提高锅炉的燃烧效率和能源利用率。具体任务如下：
1.综合分析电站锅炉燃烧系统的工作原理、结构特点和影响因素，梳理相关文献和前期研究成果，确定研究方法和技术路线。
2.收集电站锅炉燃烧系统的实验数据，建立支持向量机模型，验证其可行性和精度。
3.利用建立的支持向量机模型，对电站锅炉燃烧系统进行优化，寻求最佳的燃料供应量、空气流量和风扇转速等工艺参数组合，提高燃烧效率和能源利用率。
4.对优化结果进行实验验证和评估，比较优化前后的燃烧效率和能源利用率，验证所提出的方法和模型的实用性和有效性。
三、研究方案和要求
1.研究方法
本研究采用理论分析、实验对比、数值模拟等方法，建立支持向量机模型和优化算法，实现电站锅炉燃烧系统的精确建模和优化。
2.研究内容
（1）电站锅炉燃烧系统的分析与建模
（2）支持向量机模型的建立和参数优化
（3）电站锅炉燃烧系统优化算法的设计和实现
（4）电站锅炉燃烧系统优化结果的实验验证和评估
3.研究要求
（1）熟悉电站锅炉燃烧系统的工作原理和结构特点，掌握支持向量机的理论和实现方法。
（2）掌握实验数据采集和处理的基本技能，能够设计和进行实验对比。
（3）具有一定的数学建模和程序编写能力，能够独立完成研究任务。
（4）具备团队合作和沟通协调的能力，能够与导师和团队成员密切配合。
四、主要参考文献
（1）Jin,R.,Chen,C.,&Wei,Y.(2016).Areviewonoptimizationmodelsforpowersystemoperations.RenewableandSustainableEnergyReviews,64,586-602.
（2）Liu,Y.,&Wei,Y.(2016).Combiningon-linegradientboostingandsimulation-basedoptimizationforthecyclingoperationsofacoal-firedpowerplant.Appliedenergy,172,178-194.
（3）Zhang,X.,Li,Y.,Wang,H.,Liu,X.,&Li,G.(2019).Applicationofleastsquaressupportvectorregressionoptimizedbygreywolfoptimizerforcoal-firedpowerplantNOxemissionmodeling.IEEEAccess,7,72072-72083.
（4）Jin,S.,Yue,Z.,&Zhang,X.(2020).AnImprovedmoth-flameoptimizationalgorithmforthermalpowerplantloadforecasting.IEEEAccess,8,23714-23725.
（5）Gao,H.,Liang,P.,Lei,L.,&Huang,Q.(2018).Anovelonlinemonitorofthebiomassdryingprocessbasedonsupportvectorregression.EnergyConversionandManagement,171,829-836.