[发明专利]基于自适应加权AWLS-SVR的锅炉炉渣含碳量测量方法及设备在审
| 申请号： | 201810030797.8 | 申请日： | 2018-01-12 |
| 公开（公告）号： | CN108241789A | 公开（公告）日： | 2018-07-03 |
| 发明（设计）人： | 毕庆华;旋继新 | 申请（专利权）人： | 内蒙古电力勘测设计院有限责任公司 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 010011 内蒙古自治区呼和浩特*** | 国省代码： | 内蒙古;15 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于自适应加权AWLS‑SVR的锅炉炉渣含碳量测量方法及设备，方法为：获取过去一定时间内的辅助变量和主导变量，每小时一组数据，形成样本数据；对样本数据进行标准化处理，对标准化处理后的样本数据进行主元分析，提取样本数据的p个主成分；对p个主成分进行归一化处理后，作为AWLS‑SVR模型训练样本，建立AWLS‑SVR模型；利用建立的AWLS‑SVR模型预测T时刻的炉渣含碳量。本发明通过自适应加权结合最小二乘支持向量回归方法建立的AWLS‑SVR模型，并结合主元分析实现锅炉炉渣含碳量测量，预测精度高，为锅炉燃烧过程操作优化提供依据，及时调整操作参数，从而达到节能降耗的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 样本数据 含碳量测量 自适应加权 锅炉炉渣 标准化处理 主元分析 锅炉燃烧过程 模型训练样本 最小二乘支持 归一化处理 炉渣含碳量 操作优化 调整操作 辅助变量 节能降耗 模型预测 向量回归 主导变量 组数据 预测 | ||
【主权项】：
1.一种基于自适应加权AWLS‑SVR的锅炉炉渣含碳量测量方法，其特征在于，包括：步骤S1，获取过去一定时间内的辅助变量和主导变量，每小时一组数据，形成样本数据，其中，所述辅助变量为锅炉燃烧过程中影响锅炉炉渣含碳量并可在线测量的参数，所述主导变量为锅炉炉渣含碳量；步骤S2，对所述样本数据进行标准化处理，对标准化处理后的样本数据进行主元分析，提取所述样本数据的p个主成分；步骤S3，对所述p个主成分进行归一化处理后，作为AWLS‑SVR模型训练样本，建立AWLS‑SVR模型；步骤S4，利用所述建立的AWLS‑SVR模型预测T时刻的炉渣含碳量。
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