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题名反向建模方法在汽轮机热耗率建模中的应用
被引量：9
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作者
刘超
牛培峰
游霞
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机构
燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室
燕山大学国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心
攀枝花学院电气信息工程学院
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出处
《动力工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第11期867-872,902,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60774028)
河北省自然科学基金资助项目(F2010001318)
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文摘
针对热耗率与其影响因素之间存在的复杂非线性关系,提出了基于自适应混沌反学习万有引力算法(ACOGSA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的汽轮机热耗率反向建模方法.利用某600 MW超临界汽轮机组运行数据,采用基于LSSVM的反向建模方法建立热耗率预测模型,采用ACOGSA算法解决LSSVM的模型参数优化问题,并与GSA-LSSVM模型和BP神经网络模型的预测结果进行比较.结果表明:所建立的模型比传统模型具有更好的泛化能力,更能准确地预测汽轮机的热耗率.
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关键词
汽轮机
热耗率
万有引力算法
混沌反学习
反向建模方法
最小二乘支持向量机
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Keywords
steam turbine
heat rate
gravitational search algorithm
chaotic opposition-based learning
reversed modeling method
least squares support vector machine
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分类号
TK262
[动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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题名反向建模方法在火电厂关键参数建模中的应用
被引量：10
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作者
靳涛
付忠广
刘刚
杨勇平
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机构
华北电力大学电站设备状态监测与控制教育部重点实验室
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出处
《动力工程》
CSCD
北大核心
2009年第11期1008-1012,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(50776029)
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文摘
提出在火电厂关键参数建模中采用反向建模方法,以规避传统建模方法在实际应用中的建模难题.以超临界直流锅炉中间点温度为例,利用某600MW超临界机组的实际运行数据,采用反向建模方法建立了该参数的数学模型.建模算法选用最小二乘支持向量机(LS-SVM),应用粒子群算法(PSO)解决了LS-SVM参数寻优问题,并将PSO-LS-SVM所得模型与LS-SVM、偏最小二乘(PLS)以及BP神经网络所得模型进行了对比,结果表明:基于PSO-LS-SVM的中间点温度数学模型计算速度快、精度高,验证了反向建模思想的有效性和可行性.
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关键词
火电厂
超临界直流锅炉
反向建模方法
中间点温度
最小二乘支持向量机
粒子群算法
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Keywords
thermal power plant
supercritical once-through boiler
reversed modeling method
intermediate point temperature
least square support vector machines
particle swarm optimization
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分类号
TK323
[动力工程及工程热物理—热能工程]
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