基于相关向量机的热工参数软测量

针对火电机组中某些重要热工参数难以直接测量的问题,本文提出了一种基于相关向量机(RVM)的热工参数软测量方法。采用组合核函数的形式代替传统的单一核函数,采用改进的鲸鱼优化算法(IWOA)优化核函数参数和组合核权重系数,利用优化后的参数和机组实际工况数据建立IWOA-RVM软测量模型,并采用样本更新策略实现该模型的在线更新。将该模型应用于某600 MW燃煤机组锅炉参数测量,结果表明:本文提出的IWOA-RVM软测量模型的烟气含氧量和飞灰含碳量预测结果均方根误差分别为0.085 2和0.088 4,均低于BP神经网络和支持向量机软测量模型;本文模型所需的相关向量少,模型稀疏性好,测试精度高,具有较强的泛化能力。