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实时灰色最小二乘支持向量机模型在蒸汽预测中的应用被引量：3: 1; 作者尹正文姜麟茅颖《科学技术与工程》北大核心 2012年第24期6158-6162,共5页; 针对锅炉蒸汽产量预测的非线性和灰色性,提出将实时灰色最小二乘支持向量机模型应用于蒸汽预测,预测结果与实时GM(1,1)模型的预测结果进行对比,证明该模型具有更高的预测精度,可为蒸汽生产和调度提供决策依据。; 关键词灰色系统残差最小二乘支持向量机蒸汽预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于IGRA和CNN-LSTM的垃圾焚烧炉主蒸汽温度预测: 2; 作者王印松张炬《动力工程学报》北大核心 2025年第8期1308-1318,1344,共12页; 为了解决传统建模方法在建立焚烧炉主蒸汽温度预测模型时预测精度不高的问题,提出了一种基于改进的灰色关联分析(IGRA)和卷积-长短期记忆(CNN-LSTM)神经网络的垃圾焚烧炉主蒸汽温度预测方法。首先,使用IGRA筛选出与主蒸汽温度关联程度... 展开更多; 关键词垃圾焚烧炉主蒸汽温度预测迟延估计神经网络图像特征; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于BLS-Lasso组合模型的火电厂蒸汽量预测被引量：4: 3; 作者封之聪祝云高枫《科学技术与工程》北大核心 2022年第26期11394-11401,共8页; 在火力发电过程中,蒸汽量的准确测量,对于汽轮机机组的经济稳定运行具有重要的意义。针对传统蒸汽量测量方法精度低的问题,提出了一种基于宽度学习系统(broad learning system,BLS)和Lasso(least absolute shrinkage and selection oper... 展开更多; 关键词蒸汽量预测宽度学习系统 Lasso回归模型最优加权组合法组合模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于马尔可夫链的蒸汽动力系统两阶段随机规划被引量：1: 4; 作者史克年郑景元 +1 位作者钱宇杨思宇《化工学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期807-817,共11页; 现有的解决蒸汽动力系统蒸汽需求不确定性的优化方法有随机规划和鲁棒优化,但二者不能同时兼顾稳定性和经济性。本文提出一种基于马尔可夫链的两阶段随机规划去解决这个问题。第一阶段基于空间距离表达划分不确定变量,通过聚类算法划分... 展开更多; 关键词蒸汽动力系统蒸汽需求预测马尔可夫链两阶段随机规划场景生成和削减; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名实时灰色最小二乘支持向量机模型在蒸汽预测中的应用被引量：3: 1; 作者尹正文姜麟茅颖; 机构昆明理工大学理学院; 出处《科学技术与工程》北大核心 2012年第24期6158-6162,共5页; 基金云南省教育厅科学研究基金(2010Y389)资助; 文摘针对锅炉蒸汽产量预测的非线性和灰色性,提出将实时灰色最小二乘支持向量机模型应用于蒸汽预测,预测结果与实时GM(1,1)模型的预测结果进行对比,证明该模型具有更高的预测精度,可为蒸汽生产和调度提供决策依据。; 关键词灰色系统残差最小二乘支持向量机蒸汽预测; Keywords gray system residuals least squares support vector machines steam forecast; 分类号 TK222.4 [动力工程及工程热物理—动力机械及工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于IGRA和CNN-LSTM的垃圾焚烧炉主蒸汽温度预测: 2; 作者王印松张炬; 机构华北电力大学自动化系保定市综合能源系统状态检测与优化调控重点实验室河北省发电过程仿真与优化控制技术创新中心; 出处《动力工程学报》北大核心 2025年第8期1308-1318,1344,共12页; 文摘为了解决传统建模方法在建立焚烧炉主蒸汽温度预测模型时预测精度不高的问题,提出了一种基于改进的灰色关联分析(IGRA)和卷积-长短期记忆(CNN-LSTM)神经网络的垃圾焚烧炉主蒸汽温度预测方法。首先,使用IGRA筛选出与主蒸汽温度关联程度高的分布式控制系统(DCS)变量作为输入;其次,采用主成分分析(PCA)方法提取包含焚烧炉燃烧图像绝大部分信息的主成分特征并将其作为输入;然后,基于IGRA和粒子群优化(PSO)算法,估计出输入变量与主蒸汽温度之间的迟延向量并进行了时延补偿;最后,构建了由DCS变量和图像特征组成的时序矩阵作为输入变量的CNN-LSTM模型,实现了对主蒸汽温度未来6 min内变化趋势的预测。结果表明:相较于已有的主蒸汽温度预测模型,本文所提出模型的平均绝对误差M AE降低了13.07%,均方根误差R MSE降低了13.89%,决定系数R^(2)提升了13.08%。; 关键词垃圾焚烧炉主蒸汽温度预测迟延估计神经网络图像特征; Keywords waste incinerator main steam temperature prediction delay estimation neural network image feature; 分类号 TM619 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于BLS-Lasso组合模型的火电厂蒸汽量预测被引量：4: 3; 作者封之聪祝云高枫; 机构广西电力系统最优化与节能技术重点实验室(广西大学); 出处《科学技术与工程》北大核心 2022年第26期11394-11401,共8页; 基金广西研究生教育创新计划(YCSW2021055)。; 文摘在火力发电过程中,蒸汽量的准确测量,对于汽轮机机组的经济稳定运行具有重要的意义。针对传统蒸汽量测量方法精度低的问题,提出了一种基于宽度学习系统(broad learning system,BLS)和Lasso(least absolute shrinkage and selection operator)回归模型的组合预测模型。首先利用One-class SVM(one-class support vector machines)算法对样本进行异常值检测,将检测得到的异常值剔除。然后,采用最大信息系数(maximal informationcoefficient,MIC)对特征变量和蒸汽量进行非线性关联性分析,确定宽度学习系统和Lasso回归模型的输入变量,通过训练得出各自的预测结果。最后,通过最优加权组合法确定两单一模型的权重系数,将它们所得的预测结果线性组合,得到最终的预测结果。实例表明,所建立的组合模型有效地缓解了单一模型在变化剧烈的峰值和谷值预测偏差大的问题,能够准确地预测蒸汽量。; 关键词蒸汽量预测宽度学习系统 Lasso回归模型最优加权组合法组合模型; Keywords steam volume prediction broad learning system Lasso regression model optimal weighted combination method combined model; 分类号 TK313 [动力工程及工程热物理—热能工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于马尔可夫链的蒸汽动力系统两阶段随机规划被引量：1: 4; 作者史克年郑景元钱宇杨思宇; 机构华南理工大学化学与化工学院; 出处《化工学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期807-817,共11页; 基金国家自然科学基金重点项目(21736004,22278151)。; 文摘现有的解决蒸汽动力系统蒸汽需求不确定性的优化方法有随机规划和鲁棒优化,但二者不能同时兼顾稳定性和经济性。本文提出一种基于马尔可夫链的两阶段随机规划去解决这个问题。第一阶段基于空间距离表达划分不确定变量,通过聚类算法划分成不同工况。第二阶段基于状态切换概率构建马尔可夫链,通过场景生成和削减的方法预测蒸汽的需求值。以某煤制气企业蒸汽动力系统为实例建立相应的优化模型,将预测的蒸汽值带入优化模型求解,得出的最优操作方案与随机规划和鲁棒优化法进行对比和分析。结果表明,本优化方法综合了随机规划经济性高和鲁棒优化稳定性高的优点,稳定性和经济性都介于随机规划和鲁棒优化的中间,为解决蒸汽动力系统的不确定优化问题提供了新思路。; 关键词蒸汽动力系统蒸汽需求预测马尔可夫链两阶段随机规划场景生成和削减; Keywords steam power system steam demand prediction Markov chain two-stage stochastic programming scenario generation and reduction; 分类号 TQ062.2 [化学工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	实时灰色最小二乘支持向量机模型在蒸汽预测中的应用	尹正文姜麟茅颖	《科学技术与工程》北大核心	2012	3	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于IGRA和CNN-LSTM的垃圾焚烧炉主蒸汽温度预测	王印松张炬	《动力工程学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于BLS-Lasso组合模型的火电厂蒸汽量预测	封之聪祝云高枫	《科学技术与工程》北大核心	2022	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于马尔可夫链的蒸汽动力系统两阶段随机规划	史克年郑景元钱宇杨思宇	《化工学报》 EI CSCD 北大核心	2023	1	在线阅读下载PDF 职称材料