文档名：基于GWORF的凝汽器真空预测方法
摘要：为提高不同运行工况下凝汽器真空预测模型的性能,通过斯皮尔曼(Spearman)相关系数判断凝汽器真空与特征值的相关性,选择不同特征值的组合方式,利用随机森林(RF)建立预测模型,引入灰狼算法(GWO)的寻优功能对模型参数进行优化,并以某1000MW级机组凝汽器运行数据为例建立真空预测模型.结果表明:基于GWO-RF建立的凝汽器真空预测模型的最大绝对误差为0.1520kPa,具有一定的有效性和泛化性;通过各特征值与目标值间Spearman相关系数的差异筛减部分相关性较弱的输入特征值,可以在模型精度变化较小的情况下有效减少训练耗时;基于GWO-RF建立的凝汽器真空预测模型在不同负荷段均表现良好,相对误差均处于[-0.16％,0.14％],且在中负荷段表现最佳,平均相对误差仅为0.012％.
作者：李汪繁 丁先 方晶剑 Author：LIWangfan DINGXian FANGJingjian
作者单位：上海发电设备成套设计研究院有限责任公司,上海200240浙江浙能嘉华发电有限公司,浙江嘉兴314201
刊名：动力工程学报 ISTICPKU
Journal：JournalOfChineseSocietyOfPowerEngineering
年，卷(期)：2023, 43(4)
分类号：TK264.1
关键词：凝汽器真空 Spearman相关系数 灰狼算法 随机森林 模型优化
机标分类号：U491TP391.4TM341
在线出版日期：2023年5月17日
基金项目：基于GWO-RF的凝汽器真空预测方法[
期刊论文] 动力工程学报--2023, 43(4)李汪繁 丁先 方晶剑为提高不同运行工况下凝汽器真空预测模型的性能,通过斯皮尔曼(Spearman)相关系数判断凝汽器真空与特征值的相关性,选择不同特征值的组合方式,利用随机森林(RF)建立预测模型,引入灰狼算法(GWO)的寻优功能对模型参数进行...参考文献和引证文献
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