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摘要:
针对传统的电厂氧化锆氧量分析仪维护成本高、测量滞后较大的问题,提出了一种基于非参数组合的含氧量软测量方法.该方法首先采用不同原理建立含氧量软测量模型.从变量相关性角度,采用核主成分分析(KPCA)方法和支持向量机(SVM)方法,建立含氧量KPCA-RBF和KPCA-SVM模型;从能量平衡角度,建立含氧量机理模型;从时间积累特性角度,建立含氧量时间序列模型.为了综合利用各模型信息,提高含氧量的测量精度,以非参数模型作为组合权值,建立含氧量组合软测量模型.在此基础上,采用某超超临界660 MW机组的现场数据进行试验.试验结果表明,非参数组合软测量模型与单项软测量模型相比,具有更高的测量精度,能够满足全工况环境,其含氧量结果既可作为控制的前馈信号,提高控制品质;又能作为冗余信号,替换故障的氧化锆氧量分析仪,实现不间断参数监视.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于非参数组合的电厂含氧量软测量模型
来源期刊 热力发电 学科 工学
关键词 机理模型 统计模型 时间序列模型 非参数模型 核主成分分析 改进K-means聚类法
年,卷(期) 2018,(4) 所属期刊栏目 热能科学研究
研究方向 页码范围 55-62
页数 8页 分类号 TP273
字数 6169字 语种 中文
DOI 10.19666/j.rlfd.201708134
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 朱沿海 1 3 1.0 1.0
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改进K-means聚类法
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