【摘 要】
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针对现有评价方法在能效评价中存在的不足,提出了基于支持向量机的能效评价方法。收集了某电厂60组运行数据,提取涵盖7个工序的28个具体的监督指标训练、测试支持向量机。结
【机 构】
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中南大学能源科学与工程学院,湖南节能评价技术研究中心,山西省电力勘探设计院
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针对现有评价方法在能效评价中存在的不足,提出了基于支持向量机的能效评价方法。收集了某电厂60组运行数据,提取涵盖7个工序的28个具体的监督指标训练、测试支持向量机。结果表明,提出的方法能够有效地对小样本能效数据分类,并且具有良好的泛化性。不同的模型参数对分类性能影响较大,采用网格寻参与遗传算法寻参（GA寻参）相结合的方式,对比选择最优参数。在此基础上完成了预测模块的建立,分别预测了电厂较为重要的两个指标：机组负荷与发电煤耗,完善了所建立的能效监督评价体系。
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