基于非参数组合的电厂含氧量软测量模型Soft measurement model of oxygen content based on the nonparametric combination for power plants
贺桂林,王富强,张秋生,朱沿海,张金营
摘要(Abstract)：
针对传统的电厂氧化锆氧量分析仪维护成本高、测量滞后较大的问题,提出了一种基于非参数组合的含氧量软测量方法。该方法首先采用不同原理建立含氧量软测量模型。从变量相关性角度,采用核主成分分析(KPCA)方法和支持向量机(SVM)方法,建立含氧量KPCA-RBF和KPCA-SVM模型;从能量平衡角度,建立含氧量机理模型;从时间积累特性角度,建立含氧量时间序列模型。为了综合利用各模型信息,提高含氧量的测量精度,以非参数模型作为组合权值,建立含氧量组合软测量模型。在此基础上,采用某超超临界660 MW机组的现场数据进行试验。试验结果表明,非参数组合软测量模型与单项软测量模型相比,具有更高的测量精度,能够满足全工况环境,其含氧量结果既可作为控制的前馈信号,提高控制品质;又能作为冗余信号,替换故障的氧化锆氧量分析仪,实现不间断参数监视。
关键词(KeyWords)： 机理模型;统计模型;时间序列模型;非参数模型;核主成分分析;改进K-means聚类法
基金项目(Foundation):
作者(Author): 贺桂林,王富强,张秋生,朱沿海,张金营
DOI: 10.19666/j.rlfd.201708134