铝电解槽的槽电压是铝电解槽能耗的重要指标,其受极距的制约,减小极距就相当于降低能耗。所以,减小极距是降低铝电解槽能耗的关键。传统的节能方法是通过建立槽电压波动模型来实现节能,而通过建立极距模型来降低极距以实现节能的研究较少。因此,通过分析极距影响因素建立极距软测量模型来减少极距,对降低铝电解槽能耗具有重要研究意义。本文在介绍铝电解工艺过程和及其节能方向的基础上,选择对节能效果影响较大的铝电解槽极距作为研究对象。在分析影响铝电解过程中铝电解槽极距变化的因素后,选择导杆等距压降、槽电压、阳极电阻、导杆温度等作为辅助变量,研究了基于支持向量机的铝电解槽极距软测量模型,以实现铝电解槽极距在线估计。针对极距影响因素的复杂性,提出了支持向量回归算法,并用交叉参数优化法对参数进行选择。随后针对ε-支持向量回归算法本身的限制条件和参数依靠经验选择的缺点,进一步提出了遗传ε-支持向量回归算法,并建立了极距软测量模型。仿真实验结果表明,基于ε-支持向量回归的铝电解槽软测量模型由于其算法本身的约束条件和参数选择的困难,造成计算量大,耗时长和参数依靠经验选择的缺点。而遗传ε-支持向量回归算法节约了参数选取时间,增强了模型的实时性,更加有助于铝电解过程的铝电解槽极距实时在线检测。