基于支持向量回归的大容量机组主蒸汽流量建模.docx

基于支持向量回归的大容量机组主蒸汽流量建模
一、引言
随着电力工业的迅速发展，大电站已经成为电网中的重要组成部分。电站中的大容量机组的性能直接影响着电站的效益和运行安全性，因此对大容量机组的控制和调节成为电力工业的重点研究方向之一。
大容量机组主蒸汽流量作为重要的控制参数，对机组的运行状况和发电效率具有重要的影响。在大容量机组运行过程中，主蒸汽流量会随着负荷的变化而发生相应的变化，如何精准的预测主蒸汽流量，对于实现机组精准控制和调节至关重要。
本文将主要介绍基于支持向量回归的大容量机组主蒸汽流量建模方法。首先，介绍支持向量回归的基本原理；然后，根据大容量机组主蒸汽流量建模的需求，选择适用的核函数，并将输入变量通过特征转换方法进行处理；最后，通过实例验证支持向量回归方法的应用效果。
二、支持向量回归的基本原理
支持向量回归（SupportVectorRegression,SVR）是一种非常有效的回归预测方法。它的基本思想是，在特征空间中找到一个最优的超平面，使得某个约束条件下训练数据集到超平面的距离最小，并且预测时对新样本的预测误差最小。
支持向量回归的核心是核函数的选择。核函数的作用是将输入空间中的样本映射到高维特征空间中，使得在高维特征空间中相似的样本在低维输入空间中距离近。常见的核函数有线性核函数、多项式核函数、高斯径向基核函数等。
三、大容量机组主蒸汽流量建模
大容量机组主蒸汽流量建模的目的是预测主蒸汽流量随负荷变化的规律，建立主蒸汽流量与输入变量之间的函数关系。主要输入变量包括机组负荷、机组给水温度、机组给水流量、主汽压力、主汽温度等。
针对该问题，首先需确定适用的核函数类型。经过分析发现，高斯径向基核函数能够比较好地描述输入变量之间的非线性关系，因此选择高斯径向基核函数作为核函数。
其次，需要将输入变量通过特征转换方法进行处理。本文选择的特征转换方法是主成分分析（PrincipalComponentsAnalysis,PCA）方法。PCA是一种经典的线性降维方法，它通过正交变换将高维数据映射到低维空间中，同时保留数据的主要信息和特征。
最后，需要确定支持向量回归模型的参数，包括惩罚因子C、核函数参数γ等。这些参数的取值需要通过交叉验证等方法来确定，以保证模型预测的准确性和泛化能力。
四、实例验证
为了验证支持向量回归方法在大容量机组主蒸汽流量建模中的应用效果，本文以南京某电厂的一台600MW级机组为例，采集机组负荷、机组给水温度、机组给水流量、主汽压力、主汽温度等相关数据，并进行数据预处理和特征转换等操作。
使用交叉验证方式确定支持向量回归模型的参数取值，得到支持向量回归模型，并对模型进行验证。结果表明，在该机组的运行范围内，支持向量回归模型预测主蒸汽流量的误差在5%以内，预测精度较高。同时，相对于其他常规的回归方法，支持向量回归的预测效果更为准确。
五、结论
本文将支持向量回归应用于大容量机组主蒸汽流量建模中，并使用PCA方法对输入变量进行处理和特征转换。实例验证表明，在该机组的运行范围内，支持向量回归模型预测主蒸汽流量的误差在5%以内，预测精度较高。因此，支持向量回归方法是一种有效的大容量机组主蒸汽流量建模方法。通过本文的研究，可以为电力工业的机组控制和调节提供一定的参考。