基于高斯过程回归的双切圆燃煤锅炉烟气含氧量预测

作者：俎魏锋

来源：中国新技术新产品, 2022, (15): 27-29.

DOI：10.13612/j.cnki.cntp.2022.15.029

• 烟气含氧量
• 高斯过程回归
• 预测
• 鲁棒性

由于火电厂烟气中灰尘含量高，烟气含氧量传感器容易腐蚀且测量误差较大，因此火电厂烟气含氧量准确测量难度较大且测量成本较高。针对这一问题，该文建立高斯过程回归模型对烟气含氧量进行预测。选择对烟气含氧量影响较大的变量作为高斯回归模型的输入参数，对输入参数进行预处理，构建基于高斯过程回归的烟气含氧量预测模型。结果表明构建的预测模型有较高的预测精度，测试集的R2为0.977 012。然后为了验证建立模型的鲁棒性，对输入参数施加随机扰动。结果表明增加扰动后误差相对增加，平均相对误差为3.7%。建立的预测模型能够有效预测烟气含氧量，为现场测量数据提供了对比，可用于监测传感器故障。