基于PSO-SVR模型的凝汽器真空目标值预测

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.

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

所属期刊栏目：33

分类号：TP274.2(自动化技术及设备)

资助基金：中央高校基本科研业务费专项资金916021007

在线出版日期：2017-05-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：66-72