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提出了一种基于滑动样本熵的特征提取方法，并将其应用于汽轮机热耗率不确定度的分析．以某电厂超超临界1000MW机组为例，利用PCA算法从现场高维复杂数据中提取出与汽轮机热耗率相关的主要特征信息，再运用所提出的方法对各主元特征的不确定程度进行评估，并结合各主元的参数构成，最终确定了影响热耗不确定度的主要因素．研究表明，采用该方法可以得出与传统方法一致的结论，能够准确地诊断出汽轮机热耗不确定度的影响因素，对电厂实际运行具有一定的指导意义．