最小二乘支持向量机在机组能耗曲线拟合中的应用

"基于最小二乘支持向量机的机组能耗曲线拟合" 本文探讨了如何利用最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machines, LSSVM)来拟合电厂的能耗曲线，该方法在机组优化调度和性能评估中扮演着关键角色。能耗曲线的准确拟合对于理解电厂的运行效率、预测能源消耗以及确保机组稳定性和可靠性至关重要。 首先，文章介绍了预处理步骤，即运用模糊聚类算法(Fuzzy Clustering Algorithm)对大量的能耗数据进行分类整理。模糊聚类是一种数据分析方法，它允许数据点同时属于多个类别，这使得在复杂的能耗数据集中找到最具代表性的运行状态成为可能。通过这种方式，可以筛选出那些最能反映机组稳定运行状态的数据点，为后续的拟合工作提供基础。 接下来，文章重点讲述了最小二乘支持向量机回归理论的应用。支持向量机(SVM)是一种监督学习模型，尤其适用于小样本、非线性及高维模式识别。最小二乘SVM是SVM的一种变体，它通过最小化误差平方和来构建回归模型，从而实现对非线性关系的高效拟合。在能耗曲线拟合中，LSSVM能够捕捉到数据的非线性特征，提高拟合的精确度。 文章以贵州某电厂的能耗数据为例，展示了该方法的实际应用。通过对实际数据进行拟合，结果显示，LSSVM方法具有快速计算和高精度的优点，拟合误差小，能够满足实际工程中的需求。这一成果表明，LSSVM在处理电厂能耗曲线拟合问题上具有显著优势，可以有效地支持电厂的优化运行和故障检测。 关键词涉及到的“电厂能耗”是指电厂在生产电力过程中所消耗的能源，包括燃料、水、电等；“模糊聚类”是数据挖掘中的重要工具，用于处理不确定性和模糊性的数据；“最小二乘支持向量机”是机器学习中的一个算法，用于回归分析和非线性建模；而“曲线拟合”则是数学统计中的一种技术，目的是找到最佳的数学函数来近似一组数据点。 基于最小二乘支持向量机的机组能耗曲线拟合方法为电力系统提供了有效的数据分析工具，有助于提升电厂的运营效率和安全性，同时为电力市场的决策支持提供了科学依据。