基于遺傳算法與支持向量回歸的發(fā)電機運行參數(shù)趨勢預(yù)測

董亞明，李 輝，謝曉龍

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基于遺傳算法與支持向量回歸的發(fā)電機運行參數(shù)趨勢預(yù)測

董亞明，李 輝，謝曉龍

（上海電氣集團(tuán)股份有限公司中央研究院，上海 200070）

針對支持向量回歸（SVR）模型在設(shè)備運行參數(shù)趨勢預(yù)測中。根據(jù)人為經(jīng)驗選取模型參數(shù)導(dǎo)致預(yù)測精度不高的問題，提出了一種使用遺傳算法（GA）優(yōu)化SVR模型參數(shù)的方法（GA-SVR）。將該方法應(yīng)用于發(fā)電機定子線圈出水溫度的實時趨勢預(yù)測中。結(jié)果表明，相較于SVR模型，GA-SVR具有更高的預(yù)測精度，能夠滿足電廠對發(fā)電機運行參數(shù)變化的趨勢預(yù)測精度要求。

發(fā)電機；遺傳算法；支持向量回歸；趨勢預(yù)測；運行參數(shù)；定子線圈出水溫度

0 前言

發(fā)電機運行參數(shù)趨勢預(yù)測主要是基于發(fā)電機的多種實時運行參數(shù)，綜合其他因素，對影響發(fā)電機健康狀況的重要參數(shù)進(jìn)行實時預(yù)測與分析?，F(xiàn)代火電廠的安全運行意義重大，如電廠不能安全運行，可能會造成人員傷亡、設(shè)備損壞和事故，并且不能連續(xù)向用戶供電，造成重大經(jīng)濟(jì)損失[1]。為了保證發(fā)電設(shè)備的安全可靠運行，減少設(shè)備故障的發(fā)生，提早發(fā)現(xiàn)設(shè)備運行狀態(tài)的異常和故障，監(jiān)測和預(yù)測設(shè)備主要運行參數(shù)的變化趨勢是非常必要的[2]。因此提高發(fā)電設(shè)備運行參數(shù)趨勢預(yù)測的準(zhǔn)確度具有重要意義?，F(xiàn)有的發(fā)電機運行參數(shù)趨勢預(yù)測方法主要分為兩類。其中一類是基于時間序列模型的預(yù)測方法[3]，該類方法主要基于設(shè)備參數(shù)在過去一段時間內(nèi)的運行變化規(guī)律來預(yù)測參數(shù)未來的變化趨勢，因為其只考慮參數(shù)自身的影響因素而忽略了其他可能的因素，因此模型相對簡單，運算速度快，但是由于模型忽略了其他可能的影響變量，因此對模型預(yù)測精度有較大影響。另一類是基于智能模型的預(yù)測方法，該類方法主要基于智能模型（如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network，簡稱ANN）[4-6]、支持向量回歸（Support Vector Regression，簡稱SVR）[7-9]，通過建立設(shè)備多種實時運行參數(shù)與重要運行參數(shù)之間的關(guān)聯(lián)模型，以此來預(yù)測重要參數(shù)的運行變化趨勢。該類方法的模型較為復(fù)雜，可以較好地擬合變量間的非線性關(guān)系，具有較高的預(yù)測精度。但是由于多數(shù)智能模型中包含需要預(yù)先選取的未知參數(shù)，例如SVR模型中的懲罰參數(shù)、核參數(shù)等需要預(yù)先選取，目前一般通過人工經(jīng)驗進(jìn)行選取，容易增加預(yù)測誤差[10, 11]。為了提高SVR模型的預(yù)測精度，本文提出基于遺傳算法（Genetic Algorithm，簡稱GA）優(yōu)化SVR模型參數(shù)的方法（GA-SVR），即使用GA來優(yōu)化SVR的模型參數(shù)，以及核參數(shù)，最終采用最優(yōu)的參數(shù)來進(jìn)行SVR模型構(gòu)建。將此方法應(yīng)用于發(fā)電機定子線圈出水溫度的趨勢預(yù)測，實際數(shù)據(jù)表明，GA-SVR方法預(yù)測精度高，可滿足實際工程應(yīng)用。

1 SVR模型

基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論，Vapnik[12,13]提出了SVR模型，對于具有個輸入輸出數(shù)據(jù)的訓(xùn)練樣本集，是一個維的輸入變量，是輸入變量對應(yīng)的一維輸出變量。SVR的目標(biāo)是建立一個模型[13]來滿足回歸函數(shù)，使模型的輸出可以準(zhǔn)確地對應(yīng)經(jīng)過映射后的輸入變量。模型的數(shù)學(xué)形式可以寫成一個凸優(yōu)化問題：

以上凸優(yōu)化問題可以轉(zhuǎn)化為較簡單的對偶問題來進(jìn)行求解[13,14]。轉(zhuǎn)化后的對偶問題如下：

常用的核函數(shù)有線性核，多項式核和高斯核。高斯核函數(shù)（RBF）的形式見以下公式：

式（3）中，表示RBF的核寬度。在本文中，使用高斯核作為SVR的核函數(shù)。

求解出拉格朗日乘子之后，SVR回歸方程可以寫成如下形式：

其中，偏置值可以通過Karush-Kuhn-Tucker（KKT）條件進(jìn)行計算得出：

2 GA-SVR算法

GA[15]是由美國的Holland教授于1975年首次提出的，算法通過借鑒生物界自然選擇和自然遺傳機制，采用人工進(jìn)化的方式對目標(biāo)進(jìn)行隨機優(yōu)化搜索，啟發(fā)式地搜索全局最優(yōu)解。使用GA進(jìn)行啟發(fā)式搜索，主要包括初始種群確定、編碼、遺傳操作（選擇、交叉、變異）、適應(yīng)度函數(shù)等步驟[16]。

針對SVR模型的三個參數(shù)、和，首先進(jìn)行參數(shù)初始化，對參數(shù)進(jìn)行二進(jìn)制編碼形成初始種群。確定好初始種群個數(shù)以及迭代次數(shù)。之后對SVR模型進(jìn)行訓(xùn)練。基于訓(xùn)練后的模型，計算適應(yīng)度函數(shù)值，判斷是否滿足要求。如果符合要求，則、和為最終優(yōu)化得到的最優(yōu)參數(shù)；如果適應(yīng)度函數(shù)值不符合要求，則算法進(jìn)行選擇、交叉、變異以及種群再生等操作，繼續(xù)迭代，直至滿足算法終止條件。

GA-SVR模型的算法流程圖如圖1所示。

圖1 GA-SVR模型算法流程圖

3 試驗結(jié)果與分析

3.1 樣本選擇

使用某電廠發(fā)電機運行參數(shù)DCS數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，選取2016年4月1日至2016年5月31日兩個月的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練及驗證。從電廠拿到的數(shù)據(jù)時間間隔為10min，即每10min獲取一條數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)總數(shù)為8784條?？紤]到部分時間機組停機或不在額定工況等原因，最終獲取數(shù)據(jù)條數(shù)為8770條，其中4月份為4319條，5月份為4451條?？紤]到定子線圈出水溫度在發(fā)電機運行狀態(tài)監(jiān)控中的顯著作用，使用GA-SVR模型來預(yù)測發(fā)電機定子線圈出水溫度的趨勢變化情況，選取發(fā)電機有功功率、發(fā)電機定子線圈進(jìn)水溫度、發(fā)電機定子線圈冷卻水流量、發(fā)電機勵端空側(cè)密封油回油溫度、定子邊端鐵心及端部結(jié)構(gòu)件溫度、發(fā)電機鐵心中部齒和軛部溫度、汽端冷氫溫度、勵端冷氫溫度8個變量作為模型的輸入變量。使用4月份的數(shù)據(jù)作為模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，5月份的數(shù)據(jù)作為測試數(shù)據(jù)集。

數(shù)據(jù)在進(jìn)行建模和預(yù)測之前，首先使用下式進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理：

3.2 模型參數(shù)選取

選用均方誤差（Mean Squared Error，MSE）作為GA的適應(yīng)度函數(shù)：

3.3 預(yù)測結(jié)果分析

選用MSE和平方相關(guān)系數(shù)（Squared Correlation Coefficient，2）作為模型性能的最終評估指標(biāo)。

使用GA對SVR模型的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，適應(yīng)度函數(shù)值隨進(jìn)化代數(shù)的變化情況如圖2所示。從圖2中可以看出，最佳適應(yīng)度函數(shù)值大約在50代以后降到最小。經(jīng)過優(yōu)化后的SVR參數(shù)值為：=99.1597，=0.0082，=0.0394。

使用GA-SVR對發(fā)電機定子線圈出水溫度4月份數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練建模，訓(xùn)練結(jié)果如圖3所示。圖3展示了定子線圈出水溫度的預(yù)測值與真實值之間的分布關(guān)系。經(jīng)過訓(xùn)練，模型對4月份的擬合結(jié)果是MSE=0.0157，2=0.9969?？梢钥闯?，模型的擬合誤差較小。

圖2 GA的適應(yīng)度函數(shù)值隨進(jìn)化代數(shù)變化曲線

圖3 GA-SVR模型的訓(xùn)練結(jié)果

使用訓(xùn)練好的模型對5月份定子線圈出水溫度值進(jìn)行預(yù)測，挑選5月1日、5月8日、5月23日結(jié)果進(jìn)行展示，預(yù)測結(jié)果如圖4~6所示。模型對5月份的預(yù)測結(jié)果是MSE=0.0718，2=0.9862，預(yù)測精度較高。

圖4 GA-SVR模型對定子線圈出水溫度5月1日的預(yù)測結(jié)果

圖5 GA-SVR模型對定子線圈出水溫度5月8日的預(yù)測結(jié)果

圖6 GA-SVR模型對定子線圈出水溫度5月23日的預(yù)測結(jié)果

選用未經(jīng)參數(shù)優(yōu)化的SVR模型對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和測試，模型的訓(xùn)練結(jié)果是MSE=0.0489，2=0.9903，模型的預(yù)測結(jié)果是MSE=0.4831，2=0.9263。SVR和GA-SVR模型對5月份31天的預(yù)測MSE值對比結(jié)果見表1。通過結(jié)果對比可以看出，GA-SVR模型預(yù)測效果優(yōu)于SVR模型，其預(yù)測效果好，精度高，可以滿足正常工程需求。

4 結(jié)論

本文提出了一種基于GA與SVR相結(jié)合的預(yù)測模型，使用GA來優(yōu)化SVR模型的三個參數(shù)、和，然后使用最優(yōu)的模型參數(shù)進(jìn)行SVR建模。將此方法應(yīng)用于發(fā)電機定子線圈出水溫度的趨勢預(yù)測，預(yù)測效果好，預(yù)測精度高，與傳統(tǒng)的SVR模型相比較，效果優(yōu)于未經(jīng)參數(shù)優(yōu)化的SVR模型。GA-SVR模型預(yù)測結(jié)果滿足正常的發(fā)電廠運行需求，可以用來預(yù)測電廠發(fā)電機定子線圈出水溫度的趨勢變化情況。

表1 SVR及GA-SVR模型預(yù)測的MSE結(jié)果對比

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Trend Prediction of Generator Operating Parameters Based on Genetic Algorithm and Support Vector Regression

DONG Yaming, LI Hui, XIE Xiaolong

(Shanghai Electric Group Co., Ltd., Central Academe, Shanghai 200070, China)

In the trend prediction of equipment operating parameters, the prediction accuracy will descend with the empirical parameters selection in support vector regression (SVR). A method that genetic algorithm (GA) uses to optimize the parameters of SVR (GA-SVR) is proposed in this paper. This method was used for the real time trend prediction of stator coil outlet temperature of the generator, results show that the prediction accuracy of GA-SVR was higher than SVR, and it can meet the requirement of generator operating parameters trend prediction accuracy in power plant.

generator; genetic algorithm; support vector regression; trend prediction; operating parameters; stator coil outlet temperature

TM301

A

1000-3983(2018)02-0022-05

2017-05-15

上海市科委企業(yè)合作專項項目（15dz1180400）

董亞明（1987-），2016年1月畢業(yè)于華東理工大學(xué)信息學(xué)院控制科學(xué)與工程專業(yè)，博士，主要研究方向：工業(yè)數(shù)據(jù)分析，大型設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控及故障診斷，復(fù)雜過程建模，工程師。