[发明专利]燃煤电站锅炉飞灰含碳量预测模型构建方法及系统在审
| 申请号： | 201610821740.0 | 申请日： | 2016-09-13 |
| 公开（公告）号： | CN106649919A | 公开（公告）日： | 2017-05-10 |
| 发明（设计）人： | 丁承刚;王景成;陆晶;石伟晶;郭士义;陆良樑;王博辉;袁景淇 | 申请（专利权）人： | 上海电气电站环保工程有限公司;上海交通大学 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 上海汉声知识产权代理有限公司31236 | 代理人： | 徐红银,郭国中 |
| 地址： | 201612 上海*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种燃煤电站锅炉飞灰含碳量预测模型构建方法及系统，所述方法包括S1获取燃煤电站锅炉历史运行数据，建立离线样本库，通过最大相关最小冗余算法筛选飞灰含碳量预测模型的输入变量和输出变量；使用模糊C均值聚类算法将历史样本进行聚类，得到N个子类，计算出N个子类模糊隶属度函数；S2利用每个子类的历史样本分别训练最小二乘支持向量机算法，得到N个以飞灰含碳量为输出的子模型；S3将S1得到的所述模糊隶属度函数连接S2得到的所述子模型，构建全局模型，即飞灰含碳量预测模型。本发明相较于传统的机理模型提升了建模的精度，相较于纯黑箱模型有更快的速度。 | ||
| 搜索关键词： | 燃煤 电站 锅炉 飞灰含碳量 预测 模型 构建 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种燃煤电站锅炉飞灰含碳量预测模型的构建方法，其特征在于：所述方法包含以下步骤：S1：获取燃煤电站锅炉历史运行数据，建立离线样本库，通过最大相关最小冗余算法筛选飞灰含碳量预测模型的输入变量和输出变量；使用模糊C均值聚类算法将历史样本进行聚类，得到N个子类，计算出N个子类模糊隶属度函数；S2：利用每个子类的历史样本分别训练最小二乘支持向量机算法，得到N个以飞灰含碳量为输出的子模型；S3：将S1得到的所述模糊隶属度函数连接S2得到的所述子模型，构建全局模型，即飞灰含碳量预测模型。
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