基于负荷划分数据和支持向量机的火电厂燃烧过程建模
为建立燃烧过程稳态模型,首先利用稳态检测算法提取稳态样本;针对稳态数据中的不均衡性,提出了一种基于负荷划分数据的方法,即根据负荷工况将样本划分成训练子集与测试子集,以提高模型的泛化性能.利用单因素图形分析方法确定3个模型参数的搜索范围,将网格搜索与交叉验证相结合选择最优的模型参数,在此基础上建立了一个300Mw燃煤火电厂机组锅炉燃烧过程的支持向量机模型,包括锅炉效率、N0排放量、排烟温度和飞灰含碳量4个过程输出.结果表明,经过参数优化的4个输出模型均具有很好的泛化性能.
火力发电厂 锅炉设备 燃烧过程 稳态模型 数据划分 支持向量机
王占能 徐祖华 赵均 邵之江
浙江大学工业控制国家重点实验室,工业控制研究所,浙江杭州310027
国内会议
呼和浩特
中文
4496-4502
2013-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）