以宝钢电厂燃气-蒸汽联合循环发电机组为背景,在深入分析了联合循环机组变工况性能的基础上,为解决常规的机理建模方法主要关注机组在设计工况附近的性能而在机组运行点偏离设计工况较远时模型误差较大的问题,将基于机组运行特性曲线的机理模型和基于KPLS的数据模型相结合,建立了以大气温度/压力、燃料流量、冷却水温度/流量和汽轮机背压为输入,机组出力为输出的联合循环混合模型.基于核函数的偏最小二乘方法(KPLS),是将PLS和核函数理论相结合,提高了PLS方法的非线性处理能力.用基于KPLS的数据模型修正机理模型预测值与机组实测值的偏差,使得混合模型既能反映过程机理,同时又具有较高的精度.以宝钢电厂联合循环机组的历史运行数据为例,对单纯的机理模型与混合模型进行了比较.实验结果表明,与单纯的机理模型相比,混合模型的精度有较大提高.