基于CNGWO-LSSVM的汽轮机热耗率预测模型

左智科; 陈国彬; 刘超; 牛培峰

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基于CNGWO-LSSVM的汽轮机热耗率预测模型

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为了准确计算汽轮机热耗率,提出一种改进灰狼优化算法优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的热耗率软测量方法.首先针对灰狼算法收敛精度低的缺点提出一种混沌非线性灰狼优化算法(CNGWO),通过Kent混沌搜索策略和非线性动态递减权值策略来改善灰狼优化算法的性能.然后利用CNGWO算法预先选择LSSVM模型参数,并建立CNGWO-LSSVM的软测量模型.以某600 MW超临界汽轮机组实时运行数据仿真实验,对具有复杂非线性的热耗率变量进行预测,预测结果表明,经过CNGWO算法优化的LSSVM模型取得了较好的预测效果,为汽轮机热耗率的精确计算提供了一种有效方法.

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来源
《中国电力》 |2018年第8期|148-153|共6页
作者
左智科; 陈国彬; 刘超; 牛培峰;
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作者单位

重庆工商大学融智学院大数据研究所,重庆 400033;

重庆工商大学融智学院大数据研究所,重庆 400033;

燕山大学电气工程学院,河北秦皇岛 066004;

燕山大学电气工程学院,河北秦皇岛 066004;

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正文语种 chi
中图分类运行;
关键词
火电厂; 汽轮机; 热耗率; 软测量; 最小二乘支持向量机; 灰狼优化算法;

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