【摘 要】
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排汽焓是汽轮发电机组热经济性诊断必不可少的一个参数.通过汽轮机功率方程与灰色关联分析(grey correlation analysis,GCA)理论确定了模型的输入变量,利用万有引力搜索算法(
【机 构】
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华北电力大学能源动力与机械工程学院,河北省保定市,071003
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排汽焓是汽轮发电机组热经济性诊断必不可少的一个参数.通过汽轮机功率方程与灰色关联分析(grey correlation analysis,GCA)理论确定了模型的输入变量,利用万有引力搜索算法(gravitational search algorithm,GSA)优化了最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)的惩罚因子μ以及核径向范围σ2个参数.通过比较分析,选用RBF kernel为LSSVM的核函数.以GCA-GSA-LSSVM为基础,建立了预测汽轮机排汽焓的数学模型,并将其与BP神经网络、RBF神经网络进行对比,同时分析了该数学模型的鲁棒性.结果表明基于GCA-GSA-LSSVM的汽轮机排汽焓预测模型具有精度高、泛化能力强、鲁棒性强等优点,该方法为精确预测机组节能潜力提供了一种有力的工具.
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