基于PSO-SVR模型的凝汽器真空目标值预测

• 作者: 李建强 赵凯 陈星旭
• 来源期刊: 电力科学与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 真空目标值 支持向量机回归 粒子群 关联规则 软测量
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 页码范围: 66-72
• 页数: 7页
• 分类号: TP274.2
• 字数: 4354字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.ISSN.1672-0792.2017.02.012

摘要

针对凝汽器真空目标值确定问题的研究现状和存在的不足,应用粒子群与支持向量机相结合的算法建立了凝汽器真空目标值预测模型,在历史运行数据库的基础上,利用关联规则算法对循环水系统优化参数进行挖掘,为真空预测模型提供训练样本,引入粒子群算法的寻优功能对支持向量机模型的参数进行优化,使模型具有一定的有效性和泛化性,并以某600 MW机组凝汽器运行数据为例,对不同负荷下凝汽器真空目标值进行了预测并通过凝汽器真空实测值与模型预测目标值对比,实现对凝汽器真空运行状态的评估,为凝汽器运行优化及故障诊断提供了参考依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李建强	华北电力大学能源动力与机械工程学院	28	487	10.0	22.0
2	陈星旭	华北电力大学能源动力与机械工程学院	6	31	3.0	5.0
3	赵凯	华北电力大学能源动力与机械工程学院	15	122	6.0	11.0