基于支持向量回归和聚类算法的主蒸汽压力优化

乔海升; 赵文升

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基于支持向量回归和聚类算法的主蒸汽压力优化

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滑压曲线是机组安全经济运行的重要指导依据,其优化对机组的节能降耗尤为重要,为此提出一种支持向量回归(support vector regression,SVR)模型结合聚类算法(K-means)的初压优化模型来优化各负荷下的主蒸汽压力。首先采用SVR建立供电煤耗预测模型,采用交叉验证(cross validation)方法优化参数,并验证模型的准确度,结果表明SVR模型的预测结果和泛化能力较好;然后采用聚类算法确定其他输入参数,运用所建立的模型预测供电煤耗,以各个负荷点供电煤耗最小为目标对初压进行优化,得到优化的滑压曲线。供电煤耗预测模型的计算结果表明,优化后各典型负荷点供电煤耗与实际相比平均下降约0.671 g/kWh,曲线与设计曲线趋势基本一致,可以为机组的实际运行提供一定的理论指导。

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来源
《广东电力》 |2022年第7期|72-78|共7页
作者
乔海升; 赵文升;
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作者单位

华北电力大学能源动力与机械工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类蒸汽发电;蒸汽轮机（蒸汽透平、汽轮机）;
关键词
支持向量回归; 交叉验证; 供电煤耗; 聚类算法; 滑压曲线;

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