基于核偏最小二乘回归方法的发电机关键运行参数预测分析

• 作 者: 马贺贺 李辉 张小虎
• 机 构: 上海电气集团股份有限公司中央研究院,上海电气电站设备有限公司上海发电机厂
• 出 处: 大电机技术
• 发表日期: 2017年4期
• 关键词: 发电机 偏最小二乘斱法 核函数 参数预测 generator partial least squares kernel function parameter p
• 基金项目: 上海市科委企业合作专项项目(15dz1180400)

通过对发电机关键运行参数的实时预测能够辅助实现发电机运行状态的有效监控。传统偏最小二乘斱法（Partial Least Squares，PLS）在应用过程中没有考虑变量间的非线性关系，为提高发电机关键运行参数的预测精度，引入核函数迚行变量空间的非线性映射变化，实现非线性回归分析，幵将核偏最小二乘回归斱法（Kernel Partial Least Squares Regression，KPLSR）应用于发电机定子线圈出水温度预测，实际运行数据的对比分析验证了斱法的有效性。