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基于foa-lssvm的汽轮机热耗率预测模型研究!.pdf
第46卷第5期 热 力 发 电 V01．46No．5
POWERGENERATION 2017
2017年5月THERMAL May
基于FOA—LSSVM的汽轮机热耗率
预测模型研究
王惠杰，范志愿，许小刚
(华北电力大学能源动力与机械工程学院，河北保定071003)
[摘 要]为了准确描述可控参数与热耗率之间的关系，采用偏相关分析法，结合汽轮机热耗率方程确
定了影响汽轮机热耗率的5个主要变量，并将其作为模型的输入参数；通过比较分析，选用
RBF
基础。建立了预测汽轮机热耗率的数学模型，并将其与采用LSSVM、RBF神经网络建立的
热耗率预测模型进行对比，同时分析了该模型的鲁棒性。结果表明，基于FOA—LSSVM的汽
轮机热耗率预测模型具有精度高、泛化能力强、鲁棒性强的优点。该模型为机组热经济性诊
断、参数寻优提供了理论依据，具有一定的工程应用价值。
果蝇优化算法：最小二乘支持向量机：惩罚因子；核函数：预测模型：泛化能力；鲁棒性：
[关键词]
汽轮机热耗率
[中图分类号]
[DOI编号]
10．3969／j．issn．1002—3364．2017．05．036
Researchon modelofheat rateofsteamturbinebasedon
prediction consumption
FoA．LSSVM
WANG
Huijie，FANZhiyuan，XUXiaogang
(SchoolofEnergyPower
Abstract：Inorderto describethe betweenthecontrollable andtheheat
accurately relationship parameters
ratewas variablesofthemodel
rate．the modelforheat established．Five
consumptionprediction consumption major
weredeterminedand asthe thesteamturbineheat rate and
appliedinputparametersbyusing consumptionequation
the correlation RBFkemelwasselectedasthekemel
partial analysismethod．Throughcomparativeanalysis，the
ofthemodel．The factor“andnuclearradial theleast vectormachine
function punishment range盯of squaressupport
fruit theFOA．LSSVMblackboxmodelwas
were the
(LSSVMloptimizedby
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