电厂锅炉燃烧工况的模式识别的开题报告

电厂锅炉燃烧工况的模式识别的开题报告
一、研究背景
电站作为能源的生产基地，其中起着重要作用的便是电厂锅炉。

燃烧是电厂
锅炉主要的能源转化方式，其燃烧质量和效率对于电厂的稳定运行和能源行业的发展
至关重要。

燃烧物理和化学过程非常复杂，导致了现有的控制技术受到一定的限制，
为了研究电厂锅炉燃烧过程的优化控制，需要借助先进的算法和模型，实现燃烧工况
的快速、准确、自动识别。

二、研究内容
本次研究的目标是建立一种电厂锅炉燃烧工况的模式识别方法。

该方法可以
基于现场的传感器数据，实现燃烧工况的自动判断和分类，能够识别锅炉燃烧过程的
稳态、瞬态和异常工况。

同时，本方法还具有实时性和可拓展性，可以满足电厂锅炉
燃烧过程的快速响应和复杂情况处理的需求。

三、研究方案
1. 数据采集：从现场的传感器中获取电厂锅炉燃烧过程的数据，包括燃料流量、风量、温度、压力、氧量等指标。

2. 燃烧工况模型构建：考虑到电厂锅炉燃烧过程的多变性和复杂性，本研究
将采用多元统计分析、神经网络和支持向量机等方法，构建适合锅炉燃烧过程的模型。

3. 模式识别算法设计：根据构建的燃烧工况模型，设计基于机器学习的模式
识别算法，用于实现燃烧工况的自动识别和分类。

4. 实验验证：在实际应用中，验证本方法的有效性和实用性，评估识别效果
和应用效益。

四、可行性分析
本研究利用现场传感器数据，实现电厂锅炉燃烧工况的模式识别，对于提升
电厂锅炉燃烧过程的效率，减少燃料消耗，具有重要的应用价值。

本方法基于现有的
十余年的发展，采用多元统计分析、神经网络和支持向量机等模型，具有了一定的理
论背景和实验基础。

同时，该方法还能够扩展到其他重要工业控制领域，具有良好的
拓展性和推广应用前景。

五、预期结果
本研究旨在建立一种电厂锅炉燃烧工况的模式识别方法，主要期望达到以下预期结果：
1. 构建电厂锅炉燃烧工况模型，研究燃烧工况的特征参数，提高燃烧效率。

2. 开发基于机器学习的模式识别算法，自动判断和分类电厂锅炉燃烧工况，提高燃烧过程的控制精度。

3. 实验验证本方法的可行性和实用性，评估识别正确率和应用效益。

4. 经过理论和实验的研究验证，将该模式识别方法应用于电厂锅炉燃烧工况的实际控制中。