【摘 要】
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结合外部气象因素与机组工况数据,建立了基于集成学习的火电厂凝汽器真空度预测模型.首先,运用孤立森林(Isolation Forest,iForest)算法完成了数据的异常值识别和清洗.其次,构建Xgboost模型,按照是否考虑温度、气压差分值两种方式,进行预测模型测试.最后,选取山东省内某机组运行数据对两种方案进行了对比分析,结果表明:考虑外部气温、气压差分的真空度预测模型具备更好的表现.
【机 构】
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国网山东省电力公司电力科学研究院,山东 济南 250003;山东鲁能软件技术有限公司,山东 济南 250001;山东科技大学电气与自动化工程学院,山东 青岛 266590
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结合外部气象因素与机组工况数据,建立了基于集成学习的火电厂凝汽器真空度预测模型.首先,运用孤立森林(Isolation Forest,iForest)算法完成了数据的异常值识别和清洗.其次,构建Xgboost模型,按照是否考虑温度、气压差分值两种方式,进行预测模型测试.最后,选取山东省内某机组运行数据对两种方案进行了对比分析,结果表明:考虑外部气温、气压差分的真空度预测模型具备更好的表现.
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