基于支持向量机和神经网络的循环水损失预测方法技术

本发明专利技术涉及一种基于支持向量机和神经网络的循环水损失预测方法，包括：基于BP神经网络建模对循环水损失进行预测和基于支持向量机建模对循环水损失进行预测；其中，基于BP神经网络建模对循环水损失进行预测包括：基于火电厂厂级监控信息系统采集机组运行的历史数据；基于冬、夏季机组运行历史数据，选取进出口温度、机组运行负荷、真空度、凝结水流量和环境温度为BP神经网络的输入变量，以蒸发损失和风吹损失总量为输出变量，建立BP神经网络仿真预测模型；根据建立的BP神经网络仿真预测模型预测循环水损失。本发明专利技术能够保证预测的准确性，可为后续循环冷却水系统的智能监测、取排水的调度和控制提供有力支持。

Prediction method of circulating water loss based on support vector machine and neural network

【技术实现步骤摘要】
基于支持向量机和神经网络的循环水损失预测方法
本专利技术属于火力发电
，尤其涉及一种基于支持向量机和神经网络的循环水损失预测方法。
技术介绍
随着国家对火电企业取、排水水量和排水水质指标的限制越来越严格，迫使火电企业加速开展深度节水和废水综合治理工作。对于利用循环冷却水的火力发电厂，循环冷却水系统是用水量最大的系统，可占全厂总用水量的70％～90％，耗水量占全厂耗水量的50～60％。通循环水系统的水量损失主要包括蒸发损失、风吹损失和排污损失，蒸发损失占循环水系统总耗水量的30％～50％，风吹损失约为循环水总量的0.1～0.5％。蒸发损失和风吹损失会导致循环水中离子浓度过高、管道设备发生腐蚀。因此，为保证设备安全运行，需定期向外排一部分水(即排污损失)，补充新的水使水中的离子浓度维持在管道设备可接受的范围内。因此，准确计算蒸发损失和风吹损失水量，结合离子浓度计算出排污损失量，可明显节约循环水的补水量，对循环水排污水处理系统的高效稳定运行和电厂的节水降耗具有重要意义。循环水系统的蒸发损失和风吹损失受进塔气温、进出口湿度、机组运本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于支持向量机和神经网络的循环水损失预测方法，其特征在于，包括：基于BP神经网络建模对循环水损失进行预测和基于支持向量机建模对循环水损失进行预测；/n所述基于BP神经网络建模对循环水损失进行预测包括：/n1)基于火电厂厂级监控信息系统采集机组运行的历史数据；/n2)基于冬、夏季机组运行历史数据，选取进出口温度、机组运行负荷、真空度、凝结水流量和环境温度为BP神经网络的输入变量，以蒸发损失和风吹损失总量为输出变量，建立BP神经网络仿真预测模型；/n3)根据建立的BP神经网络仿真预测模型预测循环水损失；/n所述基于支持向量机建模对循环水损失进行预测包括：/n(1)基于火电厂厂级监控信息系统...

【技术特征摘要】
1.一种基于支持向量机和神经网络的循环水损失预测方法，其特征在于，包括：基于BP神经网络建模对循环水损失进行预测和基于支持向量机建模对循环水损失进行预测；
所述基于BP神经网络建模对循环水损失进行预测包括：
1)基于火电厂厂级监控信息系统采集机组运行的历史数据；
2)基于冬、夏季机组运行历史数据，选取进出口温度、机组运行负荷、真空度、凝结水流量和环境温度为BP神经网络的输入变量，以蒸发损失和风吹损失总量为输出变量，建立BP神经网络仿真预测模型；
3)根据建立的BP神经网络仿真预测模型预测循环水损失；
所述基于支持向量机建模对循环水损失进行预测包括：
(1)基于火电厂厂级监控信息系统采集机组运行的历史数据；
(2)基于冬、夏季机组运行历史数据，选取进出口温度、机组运行负荷、真...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹蕃，殷爱鸣，贺雨伟，韦超，赵柄，金绪良，董磊，徐文强，王海刚，聂晋峰，赵秉政，
申请(专利权)人：中国大唐集团科学技术研究院有限公司火力发电技术研究院，
类型：发明
国别省市：北京;11