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摘要:
支持向量机(SVM)方法以统计学习理论作为其理论基础,采用结构风险最小化原则,具有精度高、全局最优及泛化性好等特点.建立了一个基于支持向量机的火电机组性能在线计算模型,该模型将机组供电标准煤耗率与其影响因素之间复杂的非线性关系通过训练样本构建函数很好地表现出来,可对机组运行经济性进行准确在线计算.将该模型应用于300MW火电机组中,供电煤耗率仿真的最大相对误差均小于0.2%,结果表明SVM模型能够精确地计算火电机组的经济性,是一种有效的模型.
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文献信息
篇名 基于SVM的火电机组性能在线计算模型研究
来源期刊 现代电力 学科 工学
关键词 火电机组 支持向量机 性能 在线计算 诊断
年,卷(期) 2008,(2) 所属期刊栏目 信息与控制
研究方向 页码范围 68-71
页数 4页 分类号 TM73
字数 3043字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-2322.2008.02.015
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支持向量机
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现代电力
双月刊
1007-2322
11-3818/TM
大16开
北京德外朱辛庄华北电力大学
82-640
1984
chi
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