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| 1 | 基于支持向量机的回归预测和异常数据检测显示文摘针对电站实时数据中普遍存在异常数据的情况,提出一种基于支持向量回归的异常数据检测方法。该方法利用支持向量回归估计模型不倾向于消除个别大的回归误差,而是从整体上考虑回归曲线的平滑程度的特点,通过比较回归估计值与实测值之间的残差来识别测量数据中的异常数据。以某300MW机组的主蒸汽流量为具体对象,给出了该方法的算例和检测结果,计算结果表明该方法能有效地实现异常数据的定位与分离,为提高电站性能计算的精确性奠定基础。 | 王雷 张瑞青 盛伟 徐治皋 | 2009 | 中国电机工程学报2009，29，8： | 59 |
| 2 | 基于鲸鱼优化算法的汽轮机热耗率模型预测显示文摘为了准确地建立汽轮机热耗率预测模型,提出了一种基于反向学习自适应的鲸鱼优化算法(AWOA)和快速学习网(FLN)综合建模的方法。首先将改进后的鲸鱼算法与经典改进的粒子群、差分进化算法和基本鲸鱼算法进行比较,结果证明其具有更高的收敛精度和更快的收敛速度;然后采用某热电厂600 MW超临界汽轮机组现场收集的运行数据建立汽轮机热耗率预测模型,并将改进后的鲸鱼算法优化的快速学习网模型的预测结果与基本快速学习网及经典改进的粒子群、差分进化算法和基本鲸鱼算法优化的快速学习网模型预测结果相比较。结果表明,AWOA-FLN预测模型具有更高的预测精度和更强的泛化能力,更能准确地预测汽轮机的热耗率。 | 牛培峰 吴志良 马云鹏 史春见 李进柏 | 2017 | 化工学报2017，68，3： | 50 |
| 3 | 最小支持向量机在系统逆动力学辨识与控制中的应用显示文摘为克服支持向量机(support vector machine,SVM)在线辨识过程需要较大的内存开销的问题,该文将递推最小二乘法(recursive least square,RLS)与最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)回归相结合,利用RLS在线调整支持向量机的权向量和偏移量,实现了系统逆动力学模型的在线辨识。在获得逆动力学模型的基础上,设计了一种基于逆动力学递推最小二乘支持向量机的控制算法,利用RLS在线调整控制器参数。过热汽温辨识和控制的仿真结果表明,辨识出的逆动力学模型具有较高的精度,所设计的控制器能获得较好的控制性能和有较强的适应能力。 | 沈曙光 王广军 陈红 | 2008 | 中国电机工程学报2008，28，5： | 16 |
| 4 | 基于支持向量回归的大容量机组主蒸汽流量建模显示文摘分析了大容量机组主蒸汽流量的计算原理,指出了常规的基于调节级后压力计算模型的弊端。介绍了支持向量回归计算模型及其参数选择,并将该模型应用于某300MW机组的主蒸汽流量建模计算,同时与RBF神经网络模型进行对比。结果表明,基于支持向量回归的计算模型不仅能够在不同工况下对主蒸汽流量进行准确估算,还能够适应机组通流部分状态发生改变时主蒸汽流量的计算,并具有较好的泛化能力和稳定性,适于在线计算,能够满足机组经济性诊断实时计算的要求。 | 周建新 王雷 吴海姬 司风琪 | 2008 | 热能动力工程2008，23，2： | 15 |
| 5 | 基于偏最小二乘算法的热耗率回归分析显示文摘针对热耗率影响因素众多且呈现高度多重相关的特征,提出了偏最小二乘(Partial Least Square PLS)算法建立热耗率回归分析模型。在数据预处理方面对机组热耗率的主要因素和主要参数做了相关性分析,进而更合理地确定了偏最小二乘回归分析的数据表,有效建立了热耗率预测模型。预测模型的检验方式采用交叉有效性检验,选定对模型有显著改善的PLS主成分个数。通过实例验证了偏最小二乘方法能够有效解决自变量集合高度相关的问题。 | 张文琴 付忠广 靳涛 刘刚 | 2009 | 现代电力2009，26，5： | 14 |
| 6 | 基于PSO-LSSVM模型的火电厂烟气含氧量预测显示文摘锅炉烟气含氧量是机组运行最重要的参数之一,为了准确测量氧量,在支持向量机(SVM)的基础上,提出最小二乘支持向量机(LSSVM),并结合粒子群算法(PSO)对模型参数(C,g)进行寻优,从而建立锅炉输入和输出变量之间的关系模型。将该方法应用到某电厂600 MW燃煤机组中,用训练后的模型进行预测,并与SVM模型预测结果进行比较。结果表明:采用LSSVM方法,能够辨识出多个变量与氧量之间的复杂关系,对锅炉氧量的预测误差为±0.03;并且PSO-LSSVM预测精度比PSO-SVM模型高,PSO-LSSVM模型具有预测精度高、泛化能力好、鲁棒性强和训练时间较短等优点。 | 李建强 张莹莹 牛成林 | 2018 | 热能动力工程2018，33，7： | 13 |
| 7 | 基于双层聚类与GSA-LSSVM的汽轮机热耗率多模型预测显示文摘针对单模型难以精确描述具有复杂非线性特性的汽轮机热耗率的问题,提出一种新的热耗率多模型建模方法。首先应用GK算法分析出最优聚类个数以及初始聚类中心,避免了聚类数确定的盲目性;然后利用核模糊C均值算法对热耗率样本集做出聚类划分,在每个子空间中利用最小二乘支持向量机(LSSVM)辨识出相应子模型,同时,为了保证子模型精确度,采用引力搜索算法来解决LSSVM参数优化问题;最后,将子模型通过隶属度值加权融合得到精确的热耗率预测模型。以某600MW超临界汽轮机组为研究对象,基于现场数据建立汽轮机热耗率预报模型,仿真结果验证了提出的多模型建模方法具有较高的预报精确度和泛化能力。 | 牛培峰 刘超 李国强 张维平 陈科 | 2016 | 电机与控制学报2016，20，3： | 13 |
| 8 | 基于SVR和GA的锅炉运行氧量基准值的优化确定显示文摘借助现场运行数据,根据锅炉运行氧量的特性,建立了基于支持向量回归的锅炉运行氧量预测模型,结果表明:SVR模型具有较高的回归精度和较好的泛化能力,能够有效地对不同工况下的锅炉氧量进行预测.在此基础上进行二次建模,获得了运行氧量、供电煤耗率与各运行参数之间的关系模型,并结合全局寻优的遗传算法,以机组的供电煤耗率为优化目标对输入参数进行寻优,确定了优化后的锅炉运行氧量基准值.计算结果表明该模型具有较高的准确性,通过全局寻优得到的氧量值具有可操作性,很好地解决了锅炉变工况运行参数基准值的确定问题. | 周建新 司风琪 仇晓智 陈晨 徐治皋 | 2008 | 东南大学学报(自然科学版)2008，38，6： | 12 |
| 9 | 四角切圆燃煤锅炉低NO_x燃烧优化研究显示文摘借助锅炉燃烧特性试验数据,建立了基于支持向量回归的四角切圆燃煤锅炉NOx排放模型。经过训练和校验,并与神经网络模型进行对比,结果表明:SVR模型更加适合于实炉热态测试工况较少的小样本学习,而且其精度能够满足工程的实际要求,能够较为准确的对不同工况下的电站锅炉NOx排放特性进行预测。在获得该模型的基础上,结合全局寻优的遗传算法,以锅炉的运行调节参数为优化目标函数的自变量,对NOx排放进行寻优,并获得了具体工况下的最佳操作参数。 | 周建新 仇晓智 司风琪 徐治皋 | 2009 | 热能动力工程2009，24，2： | 9 |
| 10 | 基于FOA-LSSVM的汽轮机热耗率预测模型研究显示文摘为了准确描述可控参数与热耗率之间的关系,采用偏相关分析法,结合汽轮机热耗率方程确定了影响汽轮机热耗率的5个主要变量,并将其作为模型的输入参数;通过比较分析,选用RBF_kernel为模型的核函数;利用果蝇优化算法(FOA)对最小二乘支持向量机(LSSVM)的惩罚因子和核径向范围2个参数进行优化,建立了FOA-LSSVM黑箱模型;以FOA-LSSVM为基础,建立了预测汽轮机热耗率的数学模型,并将其与采用LSSVM、RBF神经网络建立的热耗率预测模型进行对比,同时分析了该模型的鲁棒性。结果表明,基于FOA-LSSVM的汽轮机热耗率预测模型具有精度高、泛化能力强、鲁棒性强的优点。该模型为机组热经济性诊断、参数寻优提供了理论依据,具有一定的工程应用价值。 | 王惠杰 范志愿 许小刚 | 2017 | 热力发电2017，46，5： | 9 |
| 11 | 基于在线支持向量回归算法的电站热耗率模型显示文摘利用在线支持向量回归算法(AOSVR),建立了机组热耗率的在线回归模型。介绍了模型的更新过程,包括增加新样本的递增和冗余样本的删除。对某1 000 MW机组的热耗率计算进行了建模,并与常用的离线式模型SVR和LS-SVR进行了对比,结果表明AOSVR模型能够根据新样本对模型不断进行更新,具有较强的自适应能力和泛化性能,适合在线应用。进一步通过输入参数扰动分析得出AOSVR具有较强的鲁棒性,能够克服输入参数的非正常波动,保证热耗率计算的可靠性。 | 李辉 | 2014 | 中国电力2014，47，7： | 9 |
| 12 | 反向建模方法在汽轮机热耗率建模中的应用显示文摘针对热耗率与其影响因素之间存在的复杂非线性关系,提出了基于自适应混沌反学习万有引力算法(ACOGSA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的汽轮机热耗率反向建模方法.利用某600 MW超临界汽轮机组运行数据,采用基于LSSVM的反向建模方法建立热耗率预测模型,采用ACOGSA算法解决LSSVM的模型参数优化问题,并与GSA-LSSVM模型和BP神经网络模型的预测结果进行比较.结果表明:所建立的模型比传统模型具有更好的泛化能力,更能准确地预测汽轮机的热耗率. | 刘超 牛培峰 游霞 | 2014 | 动力工程学报2014，34，11： | 9 |
| 13 | 基于υ-SVM的汽轮机热耗率回归模型研究显示文摘为了直接反映可控边界参数与热耗率的映射关系,基于υ-SVM建立了可控边界参数与热耗率的回归模型,选取与热耗率关联性强的可控边界参数作为输入参数,并应用灰色关联度模型进行验证,详细地描述了基于Libsvm软件建立υ-SVM回归模型的过程,并与BP神经网络模型进行对比.结果表明:在小样本情况下,υ-SVM模型回归精度更高,具有更好的泛化能力;在输入参数小幅波动的情况下,υ-SVM模型的输出结果基本稳定,具有很好的鲁棒性,满足实际应用的精度要求. | 王惠杰 陈林霄 李洋 孙美琪 杨新健 | 2014 | 动力工程学报2014，34，8： | 8 |
| 14 | 汽轮机热耗率多模型建模方法研究显示文摘针对汽轮机热耗率难以准确计算的问题,提出了核模糊C均值与混合蛙跳算法优化最小二乘支持向量机(LS—SVM)的汽轮机热耗率多模型建模方法,用来计算不同工况下的热耗率。该方法利用核模糊C均值算法对热耗率数据聚类,采用5折交叉验证平均误差作为LS—SVM参数选择的适应度值,利用混合蛙跳算法优化参数并建立局部模型,采用开关切换得到模型输出,以此实现热耗率的多模型建模。与单一的LS—SVM模型和BP网络热耗率预测模型比较,结果表明该多模型方法有更高的预测精确和更好的泛化能力,能更准确地计算汽轮机热耗率。 | 牛培峰 刘超 李国强 马云飞 陈贵林 张先臣 | 2015 | 计量学报2015，36，3： | 7 |
| 15 | 火电机组的性能分析、监测与优化技术的研究进展显示文摘改善火电机组的性能,需要信息化技术与专家知识的全面结合。从过程参量的分级检测与重构,设备特性追踪、性能评价与诊断建模,最优化技术与应用等方面,综述了基于实时信息系统的火电机组性能分析、监测与优化研究的进展,并进行了展望。 | 王培红 苏志刚 王泉 赵欢 刘莎 | 2010 | 华东电力2010，38，10： | 7 |
| 16 | 基于SVM的主蒸汽流量回归估计显示文摘借助支持向量机算法在解决小样本、过学习、非线性等方面的优势,构建了基于支持向量回归的主蒸汽流量测量模型。利用该模型对某300 MW机组主蒸汽流量进行了计算,结果表明,基于支持向量回归的模型具有较高的准确性和较强的泛化能力,为实际生产过程中主蒸汽流量的测量提供了一种新的方法。 | 王雷 张瑞青 肖增弘 徐治皋 | 2008 | 华东电力2008，36，12： | 7 |
| 17 | PSO-SVM软测量方法在火电厂煤质发热量测量中的应用显示文摘为了对电厂煤质发热量进行简单准确的测量,在煤质发热量理论研究的基础上,提出了利用支持向量机算法进行软测量。对支持向量机的数学原理进行分析后,利用某燃煤电厂的运行数据,构建了支持向量机模型。在构建模型过程中引入了PSO(粒子群优化算法)寻找模型中涉及的惩罚参数c和核函数参数g的最优值,然后利用最优值构建了PSO-SVM软测量模型,模型的测试结果表明:PSO-SCM模型相对误差集中在1%以内,CV(交叉验证法)建立的SVM模型相对误差在1.5%左右,而常用的BP(按误差逆传播算法训练的多层前馈网络)神经网络模型得到的相对误差只能保证在3%以内,可见PSO-SVM款测量模型对煤质发热量的测量更准确。 | 曹宏芳 付忠广 齐敏芳 | 2014 | 热能动力工程2014，29，6： | 7 |
| 18 | 基于功率的汽轮机组实时热耗率计算方法显示文摘针对火电机组热耗率在线计算不准确的问题,提出了一种基于机组功率的实时热耗率计算方法:由机组热力性能试验数据获得汽轮机各缸性能特性,进而得出各加热器抽汽和进汽参数以及汽轮机低压缸效率;根据热平衡、能量守恒和质量平衡等基本原理,建立了基于发电机功率的热力系统模型;利用反平衡方法计算得到汽轮机各段抽汽流量和主蒸汽流量,从而得出机组实时热耗率。将该方法应用于某660MW机组的实时热耗率计算,并与厂级监控信息系统(SIS)计算的机组热耗率进行对比。结果表明,本模型计算的机组热耗率精度更高、稳定性更好,可为电厂热经济性的准确评价提供数据依据。 | 翟兆银 王际洲 李建兰 陈刚 | 2015 | 热力发电2015，44，10： | 7 |
| 19 | 基于正弦余弦算法的汽轮机热耗率预测显示文摘为了准确建立汽轮机热耗率预测模型,提出了一种基于量子位Bloch坐标编码自适应的改进后正弦余弦算法(ASCA)和快速学习网(FLN)综合建模的方法.首先将ASCA算法与经典的人工蜂群优化算法(ABC)、教与学优化算法(TLBO)和正弦余弦算法(SCA)进行比较,最后利用某600MW超临界汽轮机组现场运行数据建立汽轮机热耗率预测模型,并将ASCA算法优化的FLN模型(即ASCA-FLN模型)的预测结果与FLN、ABC-FLN、TLBO-FLN和SCA-FLN模型的预测结果进行比较.结果表明:ASCA-FLN模型具有更高的预测精度和更强的泛化能力,更能准确地预测汽轮机的热耗率. | 牛培峰 吴志良 马云鹏 史春见 李进柏 | 2018 | 动力工程学报2018，38，2： | 6 |
| 20 | 基于果蝇优化算法的锅炉高效率低NOx燃烧建模显示文摘为了控制燃煤锅炉的NOx排放量并提高锅炉效率,对某超超临界1 000 MW机组锅炉的热态运行数据进行分析,基于支持向量回归机(SVM),建立了NOx排放和锅炉热效率的FOASVM模型,采用果蝇优化算法(FOA)对模型中的惩罚因子C、核函数参数g和不敏感损失系数ε这3个参数寻优,并与遗传算法(GA)优化参数的预测模型进行比较。结果表明,FOASVM模型的预测精度更高,泛化能力更强,其中误差最大的NOx排放模型测试集数据的平均相对误差仅3.59%,能够精准地预测锅炉热效率和NOx排放,适合于在线建模预测,为大容量锅炉的进一步优化运行提供了良好的模型基础。 | 张振星 孙保民 信晶 LI Yuan | 2014 | 热力发电2014，43，12： | 6 |
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