【摘 要】
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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2 000条锅炉运行记录的数据集进
【机 构】
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国网江西省电力科学研究院,华中科技大学煤燃烧国家重点实验室
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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2 000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NOx排放浓度与实际排放浓度相比平均误差在1%以内。
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