LSSVM动态软测量模型在磨煤机一次风量预测方面的应用

来源：动力工程学报杂志2016年第3期北京时间：

作者：杨耀权, 张新胜,

摘要：针对磨煤机一次风量离线软预测模型难以满足机组变负荷要求的问题,建立了一种自适应修正预测模型参数的LSSVM动态软测量模型.以总的预报误差大小作为阈值来实时更新模型参数,该阈值无需人为参与设定,且能够根据负荷变化自适应改变,并采用网格搜索结合粒子群寻优算法得到LSSVM动态软测量模型中的2个最优参数,应用电厂实际运行数据建立软测量模型并对一次风量动态预测.结果表明:所建立的LSSVM动态软测量模型正确合理、预测精度高(相对误差波动小于1.5%)、实时性好,能很好地实现磨煤机一次风量的实时预测和估计,为磨煤机一次风量的在线监测提供数据支持.

关键词：一次风量,动态软测量,最小二乘支持向量机,预报误差,运行数据,