限中任意确定一点Mi(ai，bi)，通常情况下取ai、bi〉0;
[016引 （2)wMl点为中必，w2c1为短对角线、2d1为长对角线，绘制一个菱形Ti，菱形Τι 的对角线分别垂直于坐标轴横X、y轴或y、X轴，其中Ci<min(ai,bi)，di<max(ai,bi);
[0169] (3)W菱形Τι的四个顶点连同点Μ的坐标作为惩罚系数-核系数的五个组合，分 别代入模型进行训练；
[0170] (4)通过训练误差公式计算各点所对应的误差值ei，62,…，ei，令e=min{ei，62,… ,ej(i= 1, 2, ···, 5)；
[017。 妨假设误差最小值为e时，所对应点的点为M2(曰2,b2)，且点M2所在菱形Τ1的对 角线的长度为1，则W点M2为中必，按照步骤②的方法，绘制另一个菱形Τ2,其中曰2<1/2，b2<l/2 ;
[0172] (6)W菱形T2的四个顶点坐标为惩罚系数-核系数的四个组合，分别代入模型进 行训练，计算各自的训练误差，并且与M2点的误差进行对比；
[0173] (7)若四个点的误差皆大于M2点的误差则改变菱形的对角线长度，重新绘制菱形， 重复W上（2)-(6)步骤；若四个点的误差中有小于M2点的，则W新的点为中必重复W上步 骤（5)和化），如此往复，直至满足预设误差范围；
[0174] 5)煤耗率预测及经济性分析
[0175] 将待测试样本输入训练好的模型进行预测，模型对部分测试样本预测结果如图2 所示。模型最大误差-〇.61g/kw-h，平均误差（取绝对值后）0.18g/kw-h。在当下全国的 发电企业煤耗每克煤必争的大背景下，显然，禪合模型较其他两个单一模型具有更好的泛 化能力，精确度满足工程实际要求，为所有电厂所青睐。
[0176] 按照按照电力行业的要求，将预测结果折算为标准煤煤耗率。根据电力行业煤耗 率评价标准对该测试样本的经济性优劣进行评判。对部分样本的经济性评判结果如图3所 示。由图可知，为了获得好的经济性，校正煤种1和校正煤种2的渗烧比例应不小于5:1，最 好能够控制在6:1W上。
【主权项】
1. 一种火电厂煤耗率经济性分析方法，其特征是，它包含如下步骤： 1) 数据的采集 通过相关热工测量元器件测量主汽流量、煤水比、再热器蒸汽压力、总风量、凝汽器真 空、干渣温度、锅炉炉膛负压、给水流量、再热器温度及烟气含氧量10个过程参量，具体测 量如下： 主蒸汽流量：采用HD-W插入型涡街流量仪表测得，t/h ; 燃水比：分别通过AKS-LDC智能插入式电磁流量计测得锅炉给水量，赛摩F55耐压称重 给煤机测得入炉煤量，然后通过计算前者与后者的比值获得，标量； 再热器蒸汽压力：采用PPM-T322B压力变送器测得，MPa ; 总风量：采用FS-5C防堵型免吹扫风量测量装置测得，t/h ; 凝汽器真空：采用PDM-520微型精密电阻真空计测得，KPa ; 干渣温度：采用红外测温仪IS-CF1400AD测得，°C ; 炉膛负压：采用BTS6800-SP负压变送装置测得，Pa ; 给水流量：通过AKS-LDC智能插入式电磁流量计测得，t/h ; 再热器蒸汽温度：采用WSSXP-401双金属温度计测得，°C ; 烟气含氧量：采用XP-3180含氧量检测仪测得，％ ; 2) 主成分的提取 ①数据标准化 为了抽取主成分，首先将自变量矩阵 X = (Χυ)ηΧη, ⑴ 式中，η表示所选取的训练样本用量，组； m表示所选取的热工参量维数，在此m = 1，2,…，10 ; i = 1，2,…，η ; j = 1，2, ...，m 和因变量矩阵 Y = (Υυ)ηΧρ (2) 式中，η表示所选取的训练样本用量； Ρ表示因变量维数，在此p = 1 ; i = 1，2,…，η ; j = 1，2,…，ρ 采用如下公式（3)、（4)进行标准化处理，使样本点的集合重心与坐标原点重合：式中，Ei、匕分别为X和Y的标准化矩阵； E(Xl)、E(y)分别为X、Y的均值； &、sy分别为X、Y的均方差； ② 第一个成分提取t1: 采用如下公式（5)计算第1步的组合系数w1:采用如下公式（6)提取第一个主成分t1: ?!= E 1w1 (6) ③ 计算残差矩阵 采用如下公式（7)、（8)计算残差矩阵：式中，，为回归系数，向量；，为回归系数，标量； ④ 计算预报残差平方和PRESS 采用如下公式（9)计算预测误差：式中，yi为煤耗率真实值，g/kw · h ; y1( 1}是在提取主成分t 前提下，利用去掉第i个样本（i = 1，2···.η)的剩余样本， 求回归方程，然后把第i个样本点代入该回归方程所得到的方程预测值，g/kw · h ; ⑤ 利用残差矩阵E2、F2代替步骤②中的E ρ匕，重复步骤②③④，继续提取主成分； ⑥ 采用直角坐标系绘制⑤中"每次循环所得到的预报残差平方和值--循环次数"曲 线图，通过该坐标图，确定使得预报残差平方和PRESS取最小值时所对应的循环次数，也即 最佳主成分提取个数q ; ⑦ 按照最佳主成分提取个数，提取q个主成分，构成一个qXn维的矩阵A ; 3)非线性回归向量机模型的搭建 以矩阵AqXn为输入变量，以煤耗率为输出，搭建非线性回归向量机模型，具体过程如 下： (a) 核函数的选取 在此，选择径向基核函数作为向量机的核函数，径向基核函数表达式为：(b) 训练误差公式 在采用样本对模型进行训练过程中，为保证模型的训练结束时间和训练误差最小，采 用平均相对误差，其计算公式为：式中，η为训练样本用量，组； yi为模型预测值，g/kw · h ; yi。为实际煤耗率，g/kw · h ; (c)模型搭建步骤如下： 模型预测输出表达式为：式中，Ψ(χ，Χ?)为支持向量机核函数，此处为径向基核函数；式中，α为由式（12)中的cti组成的矩阵向量；式中，I为单位向量；Y为惩罚系数；矩阵向量Ω采用如下公式（16)计算得到：式中，V(xk，Xj)为支持向量机核函数，此处为径向基核函数；η为训练样本用量， 将公式（13)-(16)代入公式（12)得最终模型预测输出； 4)模型的训练 为了提高模型训练速度，快速准确地确定模型的惩罚系数、核系数最优组合，达到模型 的目标训练误差，在此，对惩罚系数和核系数进行寻优的过程中，采用以下具体步骤： (1) 在直角坐标系第一象限中任意确定一点I (ai，h)，通常情况下取ai、hX); (2) 以吣点为中心，以2c i为短对角线、2d i为长对角线，绘制一个菱形T i，菱形?\的对 角线分别垂直于坐标轴横X、y轴或y、X轴，其中h)，bj ; (3) 以菱形?\的四个顶点连同点M的坐标作为惩罚系数-核系数的五个组合，分别代 入模型进行训练； (4) 通过训练误差公式计算各点所对应的误差值心e2，…，ei，令e =min{ei，e2，…，ej (i = 1，2,…，5); (5) 假设误差最小值为e时，所对应点的点为M2(a2, b2)，且点％所在菱形T满对角线 的长度为1，则以点Μ2为中心，按照步骤②的方法，绘制另一个菱形Τ2，其中a2〈l/2，b 2〈l/2 ; (6) 以菱形T2的四个顶点坐标为惩罚系数-核系数的四个组合，分别代入模型进行训 练，计算各自的训练误差，并且与Μ2点的误差进行对比； (7) 若四个点的误差皆大于％点的误差则改变菱形的对角线长度，重新绘制菱形，重复 以上（2)-(6)步骤；若四个点的误差中有小于Μ2点的，则以新的点为中心重复以上步骤（5) 和（6)，如此往复，直至满足预设误差范围； 5)煤耗率预测及经济性分析 将待测试样本输入训练好的模型进行预测，并且按照按照电力行业的要求，将预测结 果折算为标准煤煤耗率，根据电力行业煤耗率评价标准对该测试样本的经济性优劣进行评 判。
【专利摘要】一种火电厂煤耗率经济性分析方法，其特点是，包括的步骤有：通过相关热工测量元器件测量主汽流量、煤水比、再热器蒸汽压力、总风量、凝汽器真空、干渣温度、锅炉炉膛负压、给水流量、再热器温度及烟气含氧量等过程参量；通过现场的功率表读取火电机组实时发电功率，将测得的入炉总煤量除以火电机组实时发电功率，得单元机组实时煤耗率。以上述过程参量为输入，以单元机组实时煤耗率为输出，基于偏最小二乘理论提取主成分；接着以所提取的主成分为模型输入，以煤耗率为输出搭建煤耗率经济性分析模型。根据电力行业煤耗率评价标准对测试样本的经济性优劣进行评判。具有模型预测精度更高，预测偏差满足工程要求，实际工程应用价值高等优点。
【IPC分类】G06Q10/04, G06Q50/06
【公开号】CN105279573
【申请号】CN201510599277
【发明人】文孝强, 徐志明, 王建国, 孙灵芳, 曹生现, 张艾萍
【申请人】东北电力大学
【公开日】2016年1月27日
【申请日】2015年9月19日