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支持向量机在电站汽轮机排汽焓在线预测中的应用
支持向量机在电站汽轮机排汽焓在线预测中的应用
作者:
蔡杰进
马晓茜
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
汽轮机
排汽焓
支持向量机
在线预测
摘要:
为实现机组经济性能在线诊断,将支持向量机(SVM)方法引入电站汽轮机排汽焓在线预测领域.该预测方法很好地建立了电站汽轮机排汽焓特性与相关运行参数之间的复杂关系模型,并考虑到相关运行参数之间的耦合性,具有预测能力强、全局最优及泛化性能好等优点.将该SVM方法分别应用于某200MW机组和300MW机组中,对于200 MW机组,经过训练后的SVM模型对检验样本排汽焓进行预报,均方根误差和平均相对误差分别为0.110%和0.101%,相当于反向传播(BP)网络模型的38.87%和38.11%,径向基函数(RBF)网络模型的52.38%和49.75%;同理,对于300MW机组,其均方根误差和平均相对误差分别为0.057%和0.069%,相当于BP网络模型的29.61%和25.45%,RBF网络模型的41.57%和34.97%.结果表明:SVM方法优于BP及RBF神经网络法,能很好地满足预测要求.
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文献信息
篇名
支持向量机在电站汽轮机排汽焓在线预测中的应用
来源期刊
电力系统自动化
学科
工学
关键词
汽轮机
排汽焓
支持向量机
在线预测
年,卷(期)
2006,(18)
所属期刊栏目
研制与开发
研究方向
页码范围
77-82
页数
6页
分类号
TK26
字数
4413字
语种
中文
DOI
10.3321/j.issn:1000-1026.2006.18.016
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
马晓茜
华南理工大学电力学院
252
2901
29.0
37.0
2
蔡杰进
华南理工大学电力学院
25
213
8.0
14.0
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
引文网络
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研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
电力系统自动化
主办单位:
国网电力科学研究院
出版周期:
半月刊
ISSN:
1000-1026
CN:
32-1180/TP
开本:
大16开
出版地:
江苏省南京市江宁区诚信大道19号
邮发代号:
28-40
创刊时间:
1977
语种:
chi
出版文献量(篇)
12334
总下载数(次)
31
总被引数(次)
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