【摘 要】
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针对传统研究供热机组调峰能力方法存在的工作量大、结果偏离实际运行工况等问题,提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测机组调峰能力的方法。对机组运行数据预处理后,
【机 构】
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国网河北能源技术服务有限公司,华北电力大学能源动力与机械工程学院,国网河北省电力有限公司电力科学研究院
【基金项目】
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国家科技支撑计划项目(2014BAA06B01)
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针对传统研究供热机组调峰能力方法存在的工作量大、结果偏离实际运行工况等问题,提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测机组调峰能力的方法。对机组运行数据预处理后,选择部分数据建立训练样本集训练LS-SVM模型,然后利用训练出的模型得到供热机组在不同热负荷下的调峰范围,并以某供热机组在供热期的运行数据为例,得到了该供热机组的调峰能力,结果表明,基于最小二乘支持向量机得出的调峰能力区间比较准确,并且与传统方法相比在实际运行中可复现性更好。
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