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摘要
滑压曲线是机组安全经济运行的重要指导依据，其优化对机组的节能降耗尤为重要，为此提出一种支持向量回归(support vector regression, SVR)模型结合聚类算法(K-means)的初压优化模型来优化各负荷下的主蒸汽压力。首先采用SVR建立供电煤耗预测模型，采用交叉验证(cross validation)方法优化参数，并验证模型的准确度，结果表明SVR模型的预测结果和泛化能力较好；然后采用聚类算法确定其他输入参数，运用所建立的模型预测供电煤耗，以各个负荷点供电煤耗最小为目标对初压进行优化，得到优化的滑压曲线。供电煤耗预测模型的计算结果表明，优化后各典型负荷点供电煤耗与实际相比平均下降约0.671 g/kWh,曲线与设计曲线趋势基本一致，可以为机组的实际运行提供一定的理论指导。
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