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基于运行数据的超临界燃煤机组汽温偏差建模研究基于运行数据的超临界燃煤机组汽温偏差建模研究

摘要：随着能源需求的不断增长，超临界燃煤机组作为目前最常用的电力发电设备之一，在全球范围内得到广泛应用。然而，由于各种因素的影响，超临界燃煤机组汽温偏差问题一直存在。为了准确预测和调控汽温偏差，本文基于运行数据进行了超临界燃煤机组汽温偏差建模研究。

1.引言

随着能源需求持续增加，燃煤电厂作为主要的电力发电设备，其安全稳定运行对保障能源供应至关重要。超临界燃煤机组作为燃煤电厂的主力机组，具有高效、节能等优势，因此被广泛应用。然而，由于燃煤品质的差异、设备磨损程度的不同以及运行工况的变化等因素，超临界燃煤机组汽温偏差问题时常发生，给电厂的安全稳定运行带来了一定的挑战。

2.超临界燃煤机组汽温偏差建模方法

2.1数据采集

本文采集了某超临界燃煤机组的运行数据，包括机组负荷、燃料消耗量、燃烧效率等。利用传感器和数据采集系统，实时采集和记录这些数据，并进行了有效的清洗和处理。

2.2特征提取

在数据预处理阶段，本文基于运行数据提取了一系列特征。这些特征包括燃烧器烟气温度、过热器出口汽温、高温再热蒸汽温度等。

2.3汽温偏差建模

为了建立汽温偏差模型，本文采用了支持向量回归机(SVR)算法。首先，将特征数据集划分为训练集和测试集。然后，通过训练集进行模型的训练和参数优化，得到对汽温偏差进行预测的模型。最后，利用测试集对模型进行验证和评估。

3.结果与分析

本文使用所提出的方法对某超临界燃煤机组进行了汽温偏差建模实验。实验结果显示，基于运行数据的汽温偏差模型在预测和调控超临界燃煤机组的汽温偏差方面具有较好的精度和可靠性。此外，通过特征重要性分析，本文发现某些特征对汽温偏差具有较大的影响。

4.应用与展望

超临界燃煤机组汽温偏差建模对于提高燃煤电厂的运行效率和安全性具有重要意义。本文提出的基于运行数据的汽温偏差建模方法为电厂的操作和维护人员提供了有价值的参考和指导。未来，可以进一步改进模型算法，考虑更多的特征变量，并与其他的方法进行对比研究。

结论：本文基于运行数据，采用SVR算法对超临界燃煤机组的汽温偏差进行建模研究。实验结果表明，所提出的方法对于汽温偏差的预测和调控具有较好的效果。该研究对于燃煤电厂的运行管理和安全性提升具有一定的指导意义，并为进一步研究提供了思路和方法本研究采用了支持向量回归机（SVR）算法对超临界燃煤机组的汽温偏差进行建模研究，并通过实验验证了该方法的有效性。结果表明，基于运行数据的汽温偏差模型能够准确预测和调控超临界燃煤机组的汽温偏差，具有较好的精度和可靠性。此外，通过特征重要性分析，发现某些特征对汽温偏差具有较大的影响。本研究为燃煤电厂的运行管理和安全性提升提供了一定的指导意义，并为进一步研究提供了思路和方法。未来的研究可

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