LS-SVM建模MCFC/GT联合发电系统：温度控制新方法

"本文主要探讨了熔融碳酸盐燃料电池(MCFC)/燃气轮机(GT)联合发电系统的温度控制模型的构建，采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法进行建模。作者首先分析了影响MCFC/GT联合发电系统工作温度的关键因素，并在多变量中选取了燃料气和空气流量作为MCFC工作温度的控制参数，同时选择燃料气利用率和燃烧室附加燃料流量作为控制燃气轮机透平初始温度的变量。接着，文章详细介绍了如何运用LS-SVM算法进行函数估计，并将其应用于建立工作温度控制模型。实验结果显示，LS-SVM建模方法在提高模型精度和加快计算速度方面表现出显著优势，非常适合实时控制系统应用。" MCFC/GT联合发电系统是一种高效的能源转换技术，其中MCFC以其高的能源转化效率和环境友好特性成为研究热点。在这种系统中，燃料电池和燃气轮机通过热能和电能的互补，实现更高的整体效率。然而，系统的稳定运行依赖于关键参数的精确控制，尤其是工作温度。 文中提到的最小二乘支持向量机(LS-SVM)是一种机器学习算法，主要用于非线性回归和分类问题。在本研究中，LS-SVM被用来建立一个数学模型，该模型可以预测和控制MCFC和GT的工作温度。选择燃料气和空气流量作为MCFC的控制量是因为它们直接影响燃料电池的电化学反应，进而影响其温度。同样，燃料气利用率和燃烧室附加燃料流量对燃气轮机的热效率和温度有显著影响。 LS-SVM的优势在于它能够在高维空间中找到最佳的超平面，从而对复杂非线性关系进行有效建模。在MCFC/GT联合发电系统中，这种能力使得LS-SVM能够准确预测温度变化，适应系统的动态特性，这对于实时控制至关重要。实验结果验证了LS-SVM模型在精度和计算效率上的优越性，这为实际应用提供了强有力的支持。 这篇文章揭示了LS-SVM在复杂工业系统建模中的潜力，特别是在能源领域的温度控制。通过对MCFC/GT联合发电系统的研究，不仅提出了有效的温度控制策略，也为其他类似系统的优化和控制提供了参考。这一工作对于提升清洁能源系统的性能和稳定性具有重要意义，同时也推动了LS-SVM在工程控制领域的应用发展。