基于改进自适应最小二乘支持向量机的飞灰含碳量软测量方法

来源：动力工程学报杂志2025年第7期北京时间：

作者：郭文康, 莫正阳, 李益国,

摘要：飞灰含碳量是实现锅炉效率在线测量的重要参数之一,然而目前的飞灰含碳量测量装置存在测量周期长和故障率高等缺点。为此,通过改进模型更新方法提出一种新的改进自适应最小二乘支持向量机(IALSSVM)算法,并且将其用于建立某660 MW燃煤锅炉飞灰含碳量的动态软测量模型,其中采用皮尔逊相关性分析筛选出重要变量,利用核主成分分析(KPCA)法融合重要变量信息。仿真测试结果表明:该软测量模型在测试集上的平均绝对预测误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)分别为0.171%和19.814%,拟合优度(R2)为0.843,具有较高的精度和稳定性。另外,新的模型更新方法在计算速度上相比于传统方法提升30%左右,对促进该模型的在线应用和实现锅炉闭环燃烧优化具有重要作用。

关键词：飞灰含碳量,软测量模型,支持向量机,特征降维,在线更新,