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核电汽轮发电机组输出功率预测方法研究
文献摘要：
采用先进的机器学习算法建立了机组运行重要状态参数的监测、时间序列预测和回归计算模型,开发了核电机组输出功率曲线优化软件.该软件在机组历史运行数据中提取特征参数,基于时间序列预测和随机森林算法建立计算模型,对采集的机组历史数据进行训练和回归计算,实现了核电机组运行参数状态的预测和超前预警,经上线测试验证在线监测功能正常并可获取未来12 h趋势预测,可为机组输出功率调整操作提供优化方案.
文献关键词：
核电机组;机器学习;智能监测
中图分类号：
作者姓名：
鲍旭东;蔡超;司先国;危安泽;刘强;李蔚;吴恺逾
作者机构：
中核核电运行管理有限公司,浙江海盐314300;浙江大学能源工程学院,杭州310027
文献出处：
引用格式：
[1]鲍旭东;蔡超;司先国;危安泽;刘强;李蔚;吴恺逾-.核电汽轮发电机组输出功率预测方法研究)[J].发电设备,2022(02):126-130
A类：
B类：
汽轮发电机组,输出功率预测,机器学习算法,机组运行,状态参数,时间序列预测,回归计算,核电机组,输出功率曲线,曲线优化,该软件,历史运行数据,提取特征,随机森林算法,历史数据,运行参数,超前预警,测试验证,在线监测,监测功能,趋势预测,智能监测
AB值：
0.357847
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