【摘 要】
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针对电厂烟气含氧量测量存在的投资大、精度低等问题,在烟气含氧量理论研究的基础上,选择合理的二次变量,引入支持向量机(SVM)建立二次变量与烟气含氧量的软测量模型。利用遗
【机 构】
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华北电力大学能源动力与机械工程学院,华北电力大学自动化系,国网北京市电力公司
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针对电厂烟气含氧量测量存在的投资大、精度低等问题,在烟气含氧量理论研究的基础上,选择合理的二次变量,引入支持向量机(SVM)建立二次变量与烟气含氧量的软测量模型。利用遗传算法(GA)对模型中的惩罚系数和核函数参数进行寻优,进而利用最优值构建了GA-SVM烟气含氧量软测量模型,并对比利用粒子群算法及网格搜索法对参数的寻优结果,对模型的准确性、泛化性进行测试。仿真结果表明:遗传算法比粒子群算法和网格搜索法更易找到全局最优解;GA-SVM软测量模型误差在±0.2%以内,相对误差在±4%以内,能满足不同负荷、不同时间段锅炉烟气含氧量的预测要求,其对烟气含氧量的测量更准确。
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