【摘 要】
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电站锅炉某些主要热工过程参数难以实现在线实时测量,从而制约了机组的高效、经济运行。为此,本文解析了基于统计分析的主元分析法和偏最小二乘法、基于人工智能的人工神经网
【机 构】
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广东电网有限责任公司电力科学研究院
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电站锅炉某些主要热工过程参数难以实现在线实时测量,从而制约了机组的高效、经济运行。为此,本文解析了基于统计分析的主元分析法和偏最小二乘法、基于人工智能的人工神经网络（ANN）法、基于统计学习理论的支持向量机法以及模糊理论法的建模方法。并以球磨机负荷、煤质、风煤比、烟气含氧量、飞灰含碳量、汽包水位、主蒸汽温度、省煤器积灰、污染物排放量等参数为对象,综述了各种软测量技术的研究现状。结果显示：对于飞灰含碳量等呈非线性特征的变量,基于核主元分析（KPCA）法建立其软测量模型,效果较好;当各变量的线性关联度高时,采
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