【摘 要】
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为了解决机组运行过程中参数失效和优化过程中参数计算的问题，提出了基于核回归（KPCR）的发电机组参数预测和估计方法。首先用正常数据建立机组参数的预测和估计模型，确定各变量之
【机 构】
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广东电网公司电力科学研究院,上海交通大学自动化系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60974119）
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为了解决机组运行过程中参数失效和优化过程中参数计算的问题，提出了基于核回归（KPCR）的发电机组参数预测和估计方法。首先用正常数据建立机组参数的预测和估计模型，确定各变量之间的回归关系。然后将其用于参数的在线预测与估计。该方法可以有效地捕捉变量间的非线性关系，参数预测和估计效果明显好于偏最小二乘回归（PLS）和主元回归（PCR）等线性回归方法。某电厂1000MW发电机纽烟气含氧量历史特征数据集仿真试验证明了该方法的有效性。
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