【摘 要】
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由于测量环境恶劣,分析仪器成本昂贵,测量延迟大,发电机组一些关键参数难以实现在线测量。本文提出一种基于皮尔森相关系数和最小角回归算法相结合的特征选择方法,并以此为基
【机 构】
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华北电力大学河北省发电过程仿真与优化控制技术创新中心,华北电力大学控制与计算机工程学院
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金资助(2018QN096);河北省自然科学基金(E2018502111)
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由于测量环境恶劣,分析仪器成本昂贵,测量延迟大,发电机组一些关键参数难以实现在线测量。本文提出一种基于皮尔森相关系数和最小角回归算法相结合的特征选择方法,并以此为基础建立电厂烟气含氧量软测量模型。首先根据机理分析确定烟气含氧量模型的初始输入变量,使用皮尔森相关系数对多测点数据进行数据融合;然后使用最小角回归算法对输入变量进行特征选择,引入高斯过程回归(GPR)模型建立了烟气含氧量的软测量模型;最后将该模型用于某超超临界1 000 MW机组实际稳定工况数据进行仿真。结果表明:该模型预测结果与实际值误差较小,模型精度较高;使用该特征选择方法可以有效减少模型二次变量数量,降低模型输入复杂度,提高计算效率,同时可以改善模型的泛化能力,提高软测量的静态准确度。
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