[发明专利]一种燃煤电站回转式空气预热器漏风率预测方法

摘要

本发明公开的一种燃煤电站回转式空气预热器漏风率预测方法，包括以下步骤：获取数据(S1)、数据清洗(S2)、变量筛选(S3)、建立模型(S4)、数据预测(S5)和误差计算及寻优(S6)；其中，所述步骤(S3)是基于相关性分析的输入变量筛选；所述步骤(S4)是基于LSSVM最小二乘支持向量机理论建立漏风率预测模型；所述步骤(S6)采用PSO粒子群算法对预测模型参数进行寻优。该回转式空气预热器漏风率的预测方法，能够进行数据清洗，减小数据的误差；数据驱动建模的方式采用精度较高的数据测点，结果准确性高；模型便于在线计算与滚动更新，能够有效提高燃煤电站回转式空气预热器漏风率预测的准确性和在线实时运算能力。

主权项

1.一种燃煤电站回转式空气预热器漏风率预测方法，其特征在于，所述预测方法包括以下步骤：(S1)获取数据：获取燃煤电站DCS系统的原始数据；(S2)数据清洗：对原始数据进行清洗，去除其中的异常数据；(S3)变量筛选：对数据测点进行筛选，筛选结果作为输入集数据测点；(S4)建立模型：建立漏风率预测模型，将筛选后的测点数据作为模型的输入，并对模型进行训练；(S5)数据预测：对漏风率进行实时预测；(S6)误差计算及寻优：计算预测误差，如果预测误差满足要求则不作处理；如果预测误差不满足要求，则对漏风率预测模型进行改进，优化模型参数；其中，所述步骤(S3)是基于相关性分析的输入变量筛选；所述步骤(S4)是基于LSSVM最小二乘支持向量机理论建立漏风率预测模型；所述步骤(S6)采用PSO粒子群算法对模型参数进行寻优。