Aufgrund der Schwierigkeit, einige wichtige thermische Parameter in einem Wärmekraftwerk direkt zu messen, schlägt dieser Artikel eine Methode zur thermischen Messung von Parametern auf der Grundlage von Support-Vector-Maschine (RVM) vor. Durch die Verwendung einer kombinierten Kernfunktion anstelle einer traditionellen einzelnen Kernfunktion und die Verwendung des verbesserten Whale Optimization Algorithm (IWOA) zur Optimierung von Kernfunktionsparametern und kombinierten Kerngewichtskoeffizienten, den Aufbau des IWOA-RVM-Thermalmessmodells unter Verwendung optimierter Parameter und tatsächlicher Anlagenbetriebsdaten und die Verwendung einer Strategie zur Aktualisierung von Proben zur Online-Aktualisierung dieses Modells. Dieses Modell wird auf die Messung von Kesselparametern eines 600-MW-Kohlekraftwerks angewendet. Die Ergebnisse zeigen: Die Vorhersageergebnisse des Sauerstoffgehalts im Rauchgas und des Kohlenstoffgehalts in der Flugasche haben jeweils mittlere quadratische Fehler von 0,085 2 und 0,088 4, was niedriger ist als bei Modell BP-Neuronennetz und Modell zur thermischen Messung von Supportvektoren; dieses Modell erfordert weniger verbundene Vektoren, ist gut dünnbesiedelt, hat eine hohe Testgenauigkeit und eine starke Generalisierungsfähigkeit.

thermische Messung; thermische Parameter; Support-Vector-Maschine; kombinierte Kernfunktion; Whale Optimization Algorithm