基于KPCR的发电机组参数预测与估计

摘要：

为了解决机组运行过程中参数失效和优化过程中参数计算的问题,提出了基于核回归(KPCR)的发电机组参数预测和估计方法.首先用正常数据建立机组参数的预测和估计模型,确定各变量之间的回归关系,然后将其用于参数的在线预测与估计.该方法可以有效地捕捉变量间的非线性关系,参数预测和估计效果明显好于偏最小二乘回归(PLS)和主元回归(PCR)等线性回归方法.某电厂1000 MW发电机组烟气舍氧量历史特征数据集仿真试验证明了该方法的有效性.

关键词：核回归、核主元分析、参数估计、推断控制

所属期刊栏目：30

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60974119

在线出版日期：2011-01-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：54-57