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基于互信息和PCA理论的湿法烟气脱硫工况特征提取方法

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目前火电厂湿法烟气脱硫系统优化研究中主要采用主成分分析法进行特征提取,但由于湿法烟气脱硫系统能耗影响因素之间存在高耦合、非线性特征,现有特征提取方法无法评估特征间非线性关系.为此提出了一种基于互信息和主成分分析理论的特征提取方法.该方法用特征间的互信息矩阵取代主成分分析中的协方差矩阵,其特征向量表示新的主成分空间中各主成分的方向,特征值作为评价准则判断主成分维数.使用该方法对某电厂脱硫实测数据进行特征提取,实验结果表明:该方法降维效果更好,使用基于网格搜索法的支持向量机作为分类器,相同维度的主成分提出方法分类正确率更高;使用该方法进行浆液循环泵运行方式优化,耗电量平均降低约14.69％.
Feature Extraction Method for Wet Flue Gas Desulfurization Under Operating Conditions Based on Mutual Information and PCA Theory

刘文慧、徐遵义、张旭冉、张海燕

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山东建筑大学 计算机科学与技术学院,山东 济南 250101

华电国际电力股份有限公司技术服务中心,山东 济南 250014

湿法烟气脱硫 特征提取 互信息 主成分分析 支持向量机

中国华电集团有限公司2019年度科技项目

CHDKJ18-02-52

2020

10.11930/j.issn.1004-9649.201910099

中国电力
国网能源研究院 中国电机工程学会

中国电力

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.463
ISSN：1004-9649
年,卷(期)：2020.53(8)
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