열발전소에서 몇 가지 중요한 열기 파라미터를 직접 측정하기 어려운 문제에 대해, 본 논문은 관련 벡터 머신 (RVM)을 기반으로 한 열기 파라미터 소프트 측정 방법을 제시한다. 전통 단일 커널 함수 대신 결합된 커널 함수의 형태를 사용하고, 커널 함수 매개변수와 결합된 커널 가중 계수를 최적화하기 위해 개선된 고래 최적화 알고리즘 (IWOA)을 사용하고, 최적화된 매개변수 및 발전소 실제 작업 데이터를 사용하여 IWOA-RVM 소프트 측정 모델을 구성하고,이 모델의 온라인 업데이트를위한 샘플 업데이트 전략을 사용한다. 본 모델은 600MW 화력 발전소 보일러 파라미터 측정에 적용되었으며 결과는 다음과 같다 : 예측 결과를 인산가스 산소 함유량 및 날림재 탄소 함유량 평균 제곱 루트 오차 각각 0.085 2 및 0.088 4로 BP 뉴럴 네트워크 및 서포트 벡터 머신 소프트 측정 모델과 비교하여 낮은 수준이다.이 모델은 더 적은 관련 벡터를 필요로하며, 모델이 희박하며 높은 테스트 정확도를 가지며 강한 일반화 능력을 갖춘다.

열기 측정; 열기 파라미터; 관련 벡터 머신; 결합된 커널 함수; 고래 최적화 알고리즘