基于模糊支持向量机的空气预热器温度预测

空气预热器的温度检测对于火力发电机组的安全运行非常重要,提出利用模糊支持向量机回归算法,通过空气预热器历史温度信号与相关联的锅炉负荷信号建立空气预热器温度回归预测模型,对转子内部温度进行软测量。利用一种改进的模糊C均值聚类方法确定训练数据的样本权重,联立遗传算法与K折交叉验证方法优化模型的不敏感损失区域、惩罚因子和径向基核函数作用范围。通过某电厂600 MW机组的实验数据测试,提出的方法具有较高的准确度和泛化能力,较好的满足了提前检测空气预热器二次燃烧征兆的实际需求。