关键词：超超临界；1000MW 机组；锅炉；效率；NOx 排放；支持向量机；果蝇优化算法
摘 要：为了控制燃煤锅炉的NOx 排放量并提高锅炉效率,对某超超临界１０００MW 机组锅炉的热态运行数据进行分析,基于支持向量回归机(SVM),建立了NOx 排放和锅炉热效率的FOA-SVM 模型,采用果蝇优化算法(FOA)对模型中的惩罚因子C、核函数参数g 和不敏感损失系数ε 这３个参数寻优,并与遗传算法(GA)优化参数的预测模型进行比较.结果表明,FOA-SVM 模型的预测精度更高,泛化能力更强,其中误差最大的NOx 排放模型测试集数据的平均相对误差仅３．５９％,能够精准地预测锅炉热效率和NOx 排放,适合于在线建模预测,为大容量锅炉的进一步优化运行提供了良好的模型基础.