基于最小二乘支持向量机的锅炉炉膛温度在线预测

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基于最小二乘支持向量机的锅炉炉膛温度在线预测

发电技术论坛 | 更新时间：2025-09-28

- 基于最小二乘支持向量机的锅炉炉膛温度在线预测
- Online prediction of furnace temperature based on least square support vector machine
- 热力发电 2016年第6期
- 作者机构：
  
  1. 华北电力大学控制与计算机工程学院,河北,保定,071003
  2. 山东鲁能控制工程股份有限公司,山东,济南,250000
- 作者简介：
  
  [ "金秀章(1969－),男,博士,副教授,硕士生导师,主要研究方向为先进控制策略在大型电力机组的应用及信息融合技术。" ]
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号： TP181
- 网络出版日期：2016-07-15，
  
  纸质出版日期：2016
- 稿件说明：
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金秀章, 魏琳, 王真. 基于最小二乘支持向量机的锅炉炉膛温度在线预测[J]. 热力发电, 2016,(6).

JIN Xiuzhang, WEI Lin, WANG Zhen. Online prediction of furnace temperature based on least square support vector machine[J]. Thermal power generation, 2016, (6).
金秀章, 魏琳, 王真. 基于最小二乘支持向量机的锅炉炉膛温度在线预测[J]. 热力发电, 2016,(6). DOI：

JIN Xiuzhang, WEI Lin, WANG Zhen. Online prediction of furnace temperature based on least square support vector machine[J]. Thermal power generation, 2016, (6). DOI：

针对火电厂锅炉炉膛温度具有非线性、耦合性的特点

提出一种基于最小二乘支持向量机的炉膛温度在线软测量模型。依据替代思想及矩阵理论对炉膛温度离线软测量模型进行校正

在线预测时无需重新训练

既提高了预测精度

又降低了计算复杂度。应用该方法对某300 MW机组锅炉炉膛折焰角截面中心温度进行在线预测

其在线预测结果与实际值相符，预测相对误差小于0.02%，预测效果较好。该方法为屏式过热器入口温度的预测及各受热面的安全性提供了依据。

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