基于在线支持向量回归算法的电站热耗率模型

• 作者: 李辉
• 来源期刊: 中国电力
• 学科: 工学
• 关键词: 汽轮发电机组 热耗率 在线支持向量机 回归预测 鲁棒性
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 所属期刊栏目: 发电
• 页码范围: 21-25
• 页数: 5页
• 分类号: TM621
• 字数: 4166字
• 语种: 中文

摘要

利用在线支持向量回归算法(AOSVR),建立了机组热耗率的在线回归模型.介绍了模型的更新过程,包括增加新样本的递增和冗余样本的删除.对某1 000 MW机组的热耗率计算进行了建模,并与常用的离线式模型SVR和LS-SVR进行了对比,结果表明AOSVR模型能够根据新样本对模型不断进行更新,具有较强的自适应能力和泛化性能,适合在线应用.进一步通过输入参数扰动分析得出AOSVR具有较强的鲁棒性,能够克服输入参数的非正常波动,保证热耗率计算的可靠性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李辉		3	15	2.0	3.0