基于即时学习策略的火电厂球磨机负荷软测量

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1、2242012，48(7)cD厅眇‘抑蚴卯咖g册d铆舱口踟埘计算机工程与应用基于即时学习策略的火电厂球磨机负荷软测量张炎欣1，王伟2，张航2ZHANGYanxinl，WANGWbi2，ZHANGHanf1．湖南女子学院现代教育技术中心，长沙4100042．中南大学信息科学与工程学院，长沙4l∞831．Mod锄Educati∞1kh

2、lologyC∞t％}hm雒Wbm∞’sUIIive鹉i劬Ch锄gslla4lo004，Chi越2．Sch∞lofIIIfol∞ali∞Sci∞∞锄dEngiII∞血噶Ce

3、n旬ralSou恤Imive硌ity'Ch龃gsha410083，Chimz】InNG1hnI抽，wrANGw瓯ZHANGHang．Soft．喝en3ingofb_Ummloadofpaw盯phmb舶ed蚰ju。t-蛔-缅皿ek_rnm备Com-puterEnginee咖g曩ndAppUcation毫，2012．48(7)：224-227．Abstract：B勰cd∞the鼢matmepow盯plantbanmillloadishardtopredicteffbctiVely，锄impID、砌如ppo

4、ftw吼orm∞hincm缸eIingmetllodb弱ed∞just-in．吐mele缸ningisproposedfbmim掣ingmeonline∞lfadaptiveabil时ofthe删cti∞model．Fir吼Iy'meins仇】n啪脚V撕ablesa比obtainedby璐ingg陀y豫lali啷lanalysismetllodto0ptimizemeproc鹤sp娥吼咖．S∞Dndly，inthcmodelingfhmew讲kofjust．in-timel∞ming，也ep踟ete培

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7、时学习策略的改进svM建模方法．利用灰色关联分析方法对过程参数进行优化筛选，获得辅助变量；在即时学习策略建模框架下，采用多种群混合优化算法进行SⅥ订预测模型参数的优化选取；基于电厂实际运行数据进行了仿真研究．仿真实验表明，与标准BP神经网络和SⅥ“建模方法的比较，该算法具有更好的预测性能，虽然计算开销有所增加，但能够满足制粉系统球磨机负荷检测的实时性要求．关键词：球磨机负荷；在线自适应；即时学习；改进支持向量机；多种群混合优化算法DoI：10．3778a血距．1002．8331．2012．07．059

8、文章编号：l002-8331(2012)07．0224_04文献标识码：A中图分类号：TP3931引言电力生产是国民经济发展的先行军。虽然我国近年来在风力发电、光伏发电、核电等方面取得了长足发展，但目前，火力发电仍占主导地位，其容量占总容量80％以上【“。随着国民经济的高速发展和科学技术的进步，电力工业发展迅速，现代大型火电机组普遍采用大容量、高参数单元机组删，生产技术达到了一定水平。但在效益、环保等方面同国家建设节约型社会的能源基本方针还存在很大差距【”。影响火电厂优化运行的—个重要因素是许多重要的

9、过程参数难以在线实时检测，如球磨机负荷是直接运行安全的重要热工参数，它的实时准确检测是保证磨煤机制粉系统优化控制的关键。但由于管理体制和技术、经济等原因，生产现场中该参数不能实时准确的获得，严重制约了火电厂过程控制和优化运行技术的发展。因此，实现球磨机负荷的实时准确检测具有重要的现实意义。针对制粉系统球磨机负荷无法直接检测的问题，在分析球磨机负荷与不同运行参数相关性的基础上，众多学者展开了球磨机负荷软测量的研究。文献[6】提出灰色一致关联法，运用非线性部