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火电厂锅炉引风机抢风预测模型的研究的中期报告
本次研究旨在建立火电厂锅炉引风机抢风预测模型，以提高发电效率。
1.研究背景和研究意义：
火电厂是我国主要的发电方式之一，其中锅炉引风机是火电厂中重要的风机之一，其主要作用是提供燃烧所需的氧气。然而，在供电高峰期，火电厂往往需要抢风，以满足电网的需求。抢风的时候，锅炉引风机的运行状态需要及时调整，否则会影响发电效率和电网的稳定性。
因此，对火电厂锅炉引风机抢风预测模型的研究具有重要的实际意义。预测模型的建立可以帮助火电厂把握风机的运行状态，及时进行调整，从而提高发电效率和电网的稳定性。
2.研究方法和步骤：
本研究采用的是机器学习方法，具体步骤如下：
（1）数据采集：从火电厂的监控系统中采集锅炉引风机的历史数据，包括风机运行参数、电流、功率等数据。
（2）数据清洗：对采集到的数据进行清洗，删除无效数据和异常值。
（3）特征工程：提取有用的特征，如电流、功率、风机负荷等。
（4）模型选择：选择适合的机器学习算法进行建模，如支持向量机（SVM）、随机森林（RandomForest）等。
（5）模型训练和优化：使用历史数据对模型进行训练和优化。
（6）模型预测：使用已训练的模型对未来的锅炉引风机抢风情况进行预测。
3.研究结果和展望：
目前，我们已经完成了数据的采集和清洗，并进行了特征工程和模型选择。我们将在接下来的研究中对模型进行训练和优化，并进行模型预测和评估。我们期望通过本研究，可以建立一个准确预测锅炉引风机抢风情况的模型，为火电厂的运行提供重要的参考和支持。