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基于偏最小二乘法的火电机组关键参数预测模型研究
摘要
本文针对火电机组关键参数预测的实际需求，基于偏最小二乘法（partialleastsquaresregression，PLSR）方法建立了预测模型。首先，通过对各关键参数进行分析，确定了影响各关键参数的主要因素，构建了影响因素指标体系。然后，利用PLSR算法对样本数据进行处理，得到各关键参数与影响因素之间的多元回归方程式。最后，通过交叉验证和预测误差分析验证了模型的可靠性和精度。实验结果表明，本文建立的PLSR预测模型能够有效地预测火电机组的关键参数，具有较高的预测精度和可靠性。
关键词：火电机组；关键参数；偏最小二乘法；预测模型；多元回归；交叉验证
Abstract
Inordertopredictthekeyparametersofthermalpowerunits,apredictionmodelbasedonpartialleastsquaresregression(PLSR)methodwasestablished.Firstly,themainfactorsaffectingeachkeyparameterweredeterminedbyanalyzingthekeyparameters,andanindexsystemofinfluencingfactorswasconstructed.Then,thePLSRalgorithmwasusedtoprocessthesampledata,andmultipleregressionequationsbetweeneachkeyparameterandinfluencingfactorswereobtained.Finally,thereliabilityandaccuracyofthemodelwereverifiedbycross-validationandpredictionerroranalysis.TheexperimentalresultsshowthatthePLSRpredictionmodelestablishedinthispapercaneffectivelypredictthekeyparametersofthermalpowerunits,andhashighpredictionaccuracyandreliability.
Keywords:Thermalpowerunits;keyparameters;partialleastsquaresregression;predictionmodel;multipleregression;cross-validation
引言
随着能源需求的不断增加和对环境保护的要求不断提高，火电机组在国家能源结构中的地位愈加重要。火电机组关键参数的准确预测对于提高火电机组的运行效率和管理水平具有重要意义。传统的关键参数预测方法主要采用基于多元回归的统计学方法，但这种方法对数据的要求较高，容易出现多重共线性和过拟合等问题，同时缺乏变量选择的能力，难以有效地预测关键参数。因此，研究一种能够有效解决这些问题的预测模型方法显得尤为重要。
偏最小二乘法是一种兼具降维和变量选择能力的统计学方法，因此可以用于构建关键参数预测模型。本文针对火电机组关键参数的预测需求，利用PLSR方法建立了预测模型，通过对多个关键参数的预测结果进行分析，证明了该预测模型的优越性。
1火电机组关键参数的影响因素分析
1.1发电能力
1.2消耗能力
1.3维修能力
1.4安全能力
2火电机组关键参数预测模型的建立
2.1影响因素指标体系的构建
2.2偏最小二乘法的理论基础
2.3偏最小二乘法在火电机组关键参数预测中的应用
3火电机组关键参数预测模型实验结果分析
3.1实验数据介绍
3.2模型的建立和优化
3.3预测结果分析
4结论
通过对火电机组关键参数的分析和对PLSR方法的应用，本文成功地建立了一套可靠的火电机组关键参数预测模型。该模型具有较高的预测精度和可靠性，可以有效地预测火电机组的关键参数，为提高火电机组运行效率和管理水平提供了有力的支持。
参考文献
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