【摘 要】
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满足电网实时调度要求是火电厂负荷预测得到推广应用的关键。综合考虑近期炉、机、电及其主要辅机性能其中主要相关参数包括主、再热蒸汽压力、高压缸胀差、辅机电流等,对燃
【机 构】
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华北电力大学能源动力与机械工程学院,华北电力大学,国网北京市电力公司
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满足电网实时调度要求是火电厂负荷预测得到推广应用的关键。综合考虑近期炉、机、电及其主要辅机性能其中主要相关参数包括主、再热蒸汽压力、高压缸胀差、辅机电流等,对燃煤机组的负荷进行预测。引入改进粒子群算法(PSO)用于优化SVM模型中参数,建立改进粒子群支持向量机模型(PSOSVM)。将改进PSOSVM用于某300MW燃煤机组并与SVM进行比较。结果表明,改进PSOSVM模型和SVM模型均能够辨别出各参数与机组负荷之间的复杂关系,实现对机组负荷的预测;但改进PSOSOVM可以有效地降低SVM模型的建模误差和预
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