基于特征选择的数据驱动软测量方法

• 作者: 姜炜 董泽 贾昊
• 来源期刊: 热力发电
• 关键词: 软测量 数据融合 特征选择 皮尔森相关系数 最小角回归 高斯过程回归 烟气含氧量
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 智能电厂技术研究
• 页码范围: 83-89
• 页数: 7页
• 分类号: TP274.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.19666/j.rlfd.201901004

摘要

由于测量环境恶劣,分析仪器成本昂贵,测量延迟大,发电机组一些关键参数难以实现在线测量.本文提出一种基于皮尔森相关系数和最小角回归算法相结合的特征选择方法,并以此为基础建立电厂烟气含氧量软测量模型.首先,根据机理分析确定烟气含氧量模型的初始输入变量,使用皮尔森相关系数对多测点数据进行数据融合;然后,使用最小角回归算法对输入变量进行特征选择,引入高斯过程回归(GPR)模型建立了烟气含氧量的软测量模型;最后将该模型用于某超超临界1000 MW机组实际稳定工况数据进行仿真.结果表明:该模型预测结果与实测值误差较小,模型精度较高;使用该特征选择方法可以有效减少模型二次变量数量,降低模型输入复杂度,提高计算效率,同时可以改善模型的泛化能力,提高软测量的静态准确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董泽	华北电力大学河北省发电过程仿真与优化控制技术创新中心	94	957	16.0	28.0
5	姜炜	华北电力大学河北省发电过程仿真与优化控制技术创新中心	2	1	1.0	1.0
6	贾昊	华北电力大学河北省发电过程仿真与优化控制技术创新中心	3	3	1.0	1.0