基于Lasso-RF模型的燃?xì)廨啓C(jī)啟動(dòng)過(guò)程建模分析

鮑克勤 楊蒙姣

(上海電力大學(xué)自動(dòng)化工程學(xué)院 上海 200090)

0 引 言

在燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電機(jī)組啟動(dòng)操作過(guò)程中,以往的憑經(jīng)驗(yàn)以及操作票內(nèi)容和步驟繁多,很容易導(dǎo)致各種人為故障的發(fā)生,也會(huì)帶來(lái)巨大的經(jīng)濟(jì)損失。基于電廠歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)建立燃?xì)廨啓C(jī)的啟動(dòng)過(guò)程模型可以對(duì)啟動(dòng)過(guò)程中關(guān)鍵屬性的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行集中管理,并實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)其變化情況,甚至可以對(duì)燃?xì)廨啓C(jī)的狀態(tài)趨勢(shì)進(jìn)行有效預(yù)測(cè),指導(dǎo)運(yùn)行人員進(jìn)行優(yōu)化操作,幫助運(yùn)行人員全面并及時(shí)地掌握機(jī)組最新的啟動(dòng)情況并不斷優(yōu)化。建立燃?xì)廨啓C(jī)啟動(dòng)過(guò)程的模型有利于綜合研究各因素對(duì)啟動(dòng)性能的影響,優(yōu)化啟動(dòng)時(shí)間,對(duì)提高發(fā)電機(jī)組的運(yùn)行可靠性以及經(jīng)濟(jì)性具有重要意義。關(guān)于燃?xì)廨啓C(jī)的啟動(dòng)過(guò)程模型的建立,國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者已經(jīng)進(jìn)行了大量的研究工作。文獻(xiàn)[1]基于燃?xì)廨啓C(jī)的結(jié)構(gòu)機(jī)理進(jìn)行模塊化建模,進(jìn)而通過(guò)對(duì)燃?xì)廨啓C(jī)穩(wěn)態(tài)及動(dòng)態(tài)數(shù)學(xué)模型的研究來(lái)對(duì)機(jī)組運(yùn)行進(jìn)行優(yōu)化。文獻(xiàn)[2-3]從熱力學(xué)理論出發(fā),并結(jié)合運(yùn)行數(shù)據(jù)的方法建立燃?xì)?蒸汽聯(lián)合循環(huán)發(fā)電機(jī)組的模型。文獻(xiàn)[4]圍繞F級(jí)燃?xì)?蒸汽聯(lián)合循環(huán)機(jī)組的APS設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)組的啟停過(guò)程進(jìn)行優(yōu)化。文獻(xiàn)[5]從機(jī)器學(xué)習(xí)算法的角度出發(fā)建立燃?xì)廨啓C(jī)的啟動(dòng)過(guò)程模型,采用支持向量機(jī)以及某型燃?xì)廨啓C(jī)的啟動(dòng)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),避免了復(fù)雜的熱力學(xué)推導(dǎo)過(guò)程,但模型預(yù)測(cè)過(guò)程中容易出現(xiàn)過(guò)擬合現(xiàn)象,并且運(yùn)行速度較慢。

由以上可知,國(guó)內(nèi)外現(xiàn)有研究很少涉及對(duì)多因素長(zhǎng)時(shí)間的燃?xì)廨啓C(jī)啟動(dòng)過(guò)程數(shù)據(jù)變化的量化分析,基本停留在基于熱力學(xué)理論的機(jī)理建模的研究上。針對(duì)以上不足,結(jié)合燃?xì)廨啓C(jī)實(shí)際的啟動(dòng)過(guò)程將其看作一個(gè)典型的非線性時(shí)序模型[5],將擅長(zhǎng)處理高維變量的回歸算法Lasso與能有效處理過(guò)度擬合的機(jī)器學(xué)習(xí)模型RF相結(jié)合建立Lasso-RF預(yù)測(cè)模型[6]。運(yùn)用Lasso進(jìn)行特征選擇來(lái)研究影響燃?xì)廨啓C(jī)啟動(dòng)的因素。在Lasso特征選擇的基礎(chǔ)上,采用RF模型,使用某熱電公司燃?xì)廨啓C(jī)的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)對(duì)燃?xì)廨啓C(jī)啟動(dòng)過(guò)程中的重要參數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。結(jié)果表明,與Lasso-SVM預(yù)測(cè)模型相比,Lasso-RF預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性更高,并且有效地避免了過(guò)擬合的問(wèn)題,在降低模型復(fù)雜度的同時(shí)也提高了模型的泛化能力,更有利于處理海量的工業(yè)數(shù)據(jù),為燃?xì)廨啓C(jī)啟動(dòng)過(guò)程的優(yōu)化提供了一定的依據(jù)。

1 燃?xì)廨啓C(jī)啟動(dòng)過(guò)程分析

燃?xì)廨啓C(jī)的啟動(dòng)過(guò)程是指轉(zhuǎn)子從靜止零轉(zhuǎn)速狀態(tài)加速至全速空載的過(guò)程。主要包括啟動(dòng)機(jī)啟動(dòng)、帶動(dòng)燃機(jī)轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)動(dòng)、燃機(jī)點(diǎn)火、轉(zhuǎn)子加速直至達(dá)到額定轉(zhuǎn)速幾個(gè)階段。在燃機(jī)啟動(dòng)之前,輔助設(shè)備需提前啟動(dòng)[7],此時(shí)燃機(jī)處于低速盤車狀態(tài),轉(zhuǎn)速為3 r/min,一般規(guī)定盤車系統(tǒng)必須至少連續(xù)運(yùn)行1 h。之后啟動(dòng)機(jī)啟動(dòng),即靜態(tài)頻率轉(zhuǎn)換器(static frequency converter,SFC),SFC裝置主要由諧波濾波器、隔離變、整流器、電抗器、逆變器、位置傳感器以及控制系統(tǒng)等組成。SFC控制的具體開關(guān)過(guò)程為:選擇SFC后,發(fā)電機(jī)中性點(diǎn)閘刀、勵(lì)磁變低壓側(cè)開關(guān)自動(dòng)分閘,SFC隔離變6 kV開關(guān)、啟動(dòng)勵(lì)磁變6 kV開關(guān)及其低壓開關(guān)、SFC切換開關(guān)盤開關(guān)、發(fā)電機(jī)SFC閘刀自動(dòng)合閘,SFC諧波濾波器6 kV開關(guān)延時(shí)10 s自動(dòng)合閘投入運(yùn)行,各諧波濾波器柜冷風(fēng)機(jī)自動(dòng)投入運(yùn)行,SFC系統(tǒng)整流柜、逆變柜及直流電抗器風(fēng)扇自動(dòng)投入運(yùn)行。SFC電源取自6 kV廠用電,經(jīng)過(guò)隔離變、整流器、逆變器變?yōu)轭l率可變的交流電,輸入到發(fā)電機(jī)定子繞組中,同時(shí)在發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子中加入直流勵(lì)磁,將發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)換為同步電動(dòng)機(jī)方式轉(zhuǎn)動(dòng),發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速隨SFC輸出的頻率上升而上升,帶動(dòng)燃?xì)廨啓C(jī)加速到清吹轉(zhuǎn)速,之后開始清吹過(guò)程。吹掃結(jié)束后,燃機(jī)惰走至約580 r/min時(shí)進(jìn)行點(diǎn)火,隨后進(jìn)行暖機(jī)、加速。轉(zhuǎn)速達(dá)到2 000 r/min時(shí),燃?xì)馔钙剿a(chǎn)生的機(jī)械功足以抵消壓氣機(jī)的耗功,SFC啟動(dòng)裝置退出,并向汽輪機(jī)通入一定量的輔助蒸汽對(duì)低壓缸進(jìn)行冷卻。機(jī)組繼續(xù)升速,直至達(dá)到燃機(jī)的額定轉(zhuǎn)速,其轉(zhuǎn)速略高于電網(wǎng)頻率。

由上述分析可知,在燃?xì)廨啓C(jī)啟動(dòng)過(guò)程中,需要將燃機(jī)的主軸轉(zhuǎn)速提高至額定轉(zhuǎn)速,所以燃機(jī)主軸轉(zhuǎn)速的變化趨勢(shì)是要實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的重要參數(shù),透平排氣溫度是評(píng)估燃燒室健康狀態(tài)的重要參數(shù)。因此在本文中主要通過(guò)對(duì)透平排氣溫度以及燃機(jī)主軸轉(zhuǎn)速的預(yù)測(cè),建立燃?xì)廨啓C(jī)的啟動(dòng)過(guò)程模型。由于透平排氣溫度與燃機(jī)主軸轉(zhuǎn)速是隨時(shí)間變化的數(shù)據(jù)序列,因此燃?xì)廨啓C(jī)的啟動(dòng)過(guò)程是一個(gè)典型的非線性時(shí)序模型。為了能夠較為準(zhǔn)確地描述燃?xì)廨啓C(jī)的啟動(dòng)模型,在選取輸入輸出參數(shù)時(shí)要能夠盡可能包含啟動(dòng)過(guò)程的全部物理量,并且各物理量之間的相關(guān)性要盡可能小[5],同時(shí)為了簡(jiǎn)化模型,提高模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度,減少機(jī)器學(xué)習(xí)的運(yùn)行時(shí)間,本文選擇環(huán)境溫度T0、大氣濕度H0、大氣壓力P0、燃機(jī)的燃料流量F0、壓氣機(jī)的進(jìn)口可調(diào)導(dǎo)葉開度IGV以及啟動(dòng)電機(jī)電流I0等作為模型的輸入?yún)?shù),選擇透平排氣溫度T1、燃機(jī)主軸轉(zhuǎn)速R1作為模型輸出參數(shù),f、g為非線性函數(shù),則燃?xì)廨啓C(jī)的輸入輸出模型可簡(jiǎn)化為如圖1所示。

圖1 燃?xì)廨啓C(jī)輸入輸出簡(jiǎn)化模型

基于以上模型,再加上時(shí)間因素的影響,燃?xì)廨啓C(jī)啟動(dòng)模型的離散形式可描述為:

R1(t+1)=f(t,T0(t),H0(t),P0(t),…,

F0(t),IGV(t),I0(t))

(1)

T1(t+1)=g(t,T0(t),H0(t),P0(t),…,

F0(t),IGV(t),I0(t))

(2)

2 理論描述

2.1 Lasso回歸算法

Lasso是由1996年Robert Tibshirani首次提出,屬于正則化方法的一種,是壓縮估計(jì)。它通過(guò)構(gòu)造一個(gè)懲罰函數(shù)得到一個(gè)較為精煉的模型,使得它壓縮一些系數(shù),同時(shí)設(shè)定一些系數(shù)為零,保留了子集收縮的優(yōu)點(diǎn),是一種處理具有復(fù)共線性數(shù)據(jù)的有偏估計(jì)。Lasso參數(shù)估計(jì)定義如下:

(3)

Lasso回歸算法可以彌補(bǔ)最小二乘法和逐步回歸局部最優(yōu)估計(jì)的不足,可以有效地對(duì)存在多重共線性的特征進(jìn)行篩選,即對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理,用盡可能少的數(shù)據(jù)解決問(wèn)題。從理論上說(shuō),Lasso對(duì)數(shù)據(jù)類型沒(méi)有太多的限制,可以接收任何類型的數(shù)據(jù),而且不需要對(duì)特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。因此選用Lasso回歸算法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理是恰當(dāng)?shù)摹?/p>

2.2 RF模型

RF是一種靈活且易于使用的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,以CART決策樹為基學(xué)習(xí)器,所構(gòu)建的“森林”是決策樹的集成,利用多個(gè)弱學(xué)習(xí)器集合成一個(gè)強(qiáng)學(xué)習(xí)器以獲得更準(zhǔn)確和穩(wěn)定的預(yù)測(cè)。采用的集成方法是Bagging,基本原理是隨機(jī)有放回的選擇數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練得到多個(gè)決策樹,最后采取投票機(jī)制決定最優(yōu)的預(yù)測(cè)結(jié)果[10],RF的結(jié)構(gòu)如圖2所示。

隨機(jī)森林通過(guò)構(gòu)造不同的訓(xùn)練集來(lái)增加基模型間的差異,從而提高組合模型的預(yù)測(cè)能力,通過(guò)k輪訓(xùn)練得到k個(gè)分類器{h1(x),h2(x),…,hk(x)},再用其構(gòu)造一個(gè)采用投票法決定的預(yù)測(cè)模型系統(tǒng),其決策函數(shù)為:

(4)

式中:hi(x)為決策樹模型;Y為目標(biāo)變量;I為示性函數(shù)。

隨機(jī)森林構(gòu)建預(yù)測(cè)模型的基本步驟是:

(1) 假設(shè)一個(gè)原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)集D,由M個(gè)特征變量和一個(gè)目標(biāo)變量Y組成,而且D里面有n個(gè)不同的實(shí)例[8]。

(2) 獲取多個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,使用Bagging對(duì)原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)集D進(jìn)行K次有放回的隨機(jī)抽樣,得到K個(gè)新的訓(xùn)練子集{D1,D2,…,DK}[9],這K個(gè)訓(xùn)練子集每一個(gè)都包含有n個(gè)實(shí)例。

(3) 從M個(gè)特征變量中隨機(jī)選取m(m

(4) 把所有生成的決策樹組合到一起生成一個(gè)RF模型,將測(cè)試樣本帶入模型,采用眾數(shù)投票法,輸出得到最優(yōu)的預(yù)測(cè)結(jié)果。

3 預(yù)測(cè)模型建立

為提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性及精準(zhǔn)化分析相關(guān)因素,將建模過(guò)程分為2個(gè)階段:第1階段采用Lasso回歸算法對(duì)燃?xì)廨啓C(jī)的啟動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征選擇,有效地選取出與透平排氣溫度以及燃機(jī)主軸轉(zhuǎn)速相關(guān)的自變量;第2階段將篩選出的變量作為RF的訓(xùn)練樣本建立燃?xì)廨啓C(jī)啟動(dòng)過(guò)程的預(yù)測(cè)模型。本文采用Python語(yǔ)言進(jìn)行全部實(shí)驗(yàn),Lasso-RF建模流程如圖3所示。

圖3 Lasso-RF建模流程

3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理及特征選擇

為了得到泛化性能較好的模型,數(shù)據(jù)樣本的選取至關(guān)重要。本文的數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)內(nèi)某市熱電公司三菱M701F4型燃?xì)廨啓C(jī)2019年的實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù),規(guī)模龐大,覆蓋了全年不同溫度、不同濕度以及機(jī)組200個(gè)測(cè)點(diǎn)的參數(shù),數(shù)據(jù)冗余、重復(fù)雜亂的問(wèn)題顯著。在數(shù)據(jù)預(yù)處理過(guò)程中,需要丟棄缺失值過(guò)多的特征和奇異數(shù)據(jù),初步篩選出30個(gè)特征變量,分別為環(huán)境溫度,大氣壓力,…,壓氣機(jī)進(jìn)口溫度,并依次定義為x1,x2,…,x30,定義透平排氣溫度為y1,燃機(jī)主軸轉(zhuǎn)速為y2。

特征選擇對(duì)預(yù)測(cè)模型的建立起著關(guān)鍵作用。在燃機(jī)啟動(dòng)過(guò)程中眾多特征之間存在嚴(yán)重的多重共線性,若將30個(gè)特征全部用于預(yù)測(cè)模型的自變量,不僅運(yùn)行時(shí)間長(zhǎng),而且存在不相關(guān)或相關(guān)性較小的變量,同時(shí)由于不同特征值相差很大,量綱不同,會(huì)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果產(chǎn)生干擾。因此,對(duì)初步篩選的30個(gè)特征變量進(jìn)行歸一化處理,剔除冗余特征,這樣不僅可以簡(jiǎn)化模型,提高模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度,還可以減少機(jī)器學(xué)習(xí)的運(yùn)行時(shí)間。本文使用Lasso回歸算法分別對(duì)透平排氣溫度、燃機(jī)主軸轉(zhuǎn)速進(jìn)行特征選擇,得到與y1相關(guān)性系數(shù)較高的8個(gè)屬性,依次為壓氣機(jī)出口溫度x13、壓氣機(jī)的進(jìn)口可調(diào)導(dǎo)葉開度x3、燃料流量x10、燃料壓力x11、燃料溫度x16、天然氣成分x14、環(huán)境溫度x1、大氣濕度x19。與y2相關(guān)性系數(shù)較高的6個(gè)屬性,依次為啟動(dòng)電機(jī)電流x28、啟動(dòng)電機(jī)功率x4、燃料壓力x11、壓氣機(jī)出口溫度x13、天然氣成分x14、燃機(jī)負(fù)荷x23。通過(guò)繪制相關(guān)性條形圖以更加直觀地展現(xiàn)出各屬性的影響程度,結(jié)果如圖5所示。

圖4 透平排氣溫度相關(guān)性條形圖

圖5 燃機(jī)主軸轉(zhuǎn)速相關(guān)性條形圖

3.2 模型預(yù)測(cè)結(jié)果

將x13,x3,…,x19作為預(yù)測(cè)y1的特征變量,將x28,x4,…,x23作為預(yù)測(cè)y2的特征變量。我國(guó)燃機(jī)發(fā)電主要用于兩班制運(yùn)行調(diào)峰,早啟晚停,啟停次數(shù)多,因此本文選取某周前六天燃?xì)廨啓C(jī)的啟動(dòng)過(guò)程數(shù)據(jù)作為隨機(jī)森林的訓(xùn)練集,建立一個(gè)燃?xì)廨啓C(jī)的啟動(dòng)過(guò)程模型,將最后一天的啟動(dòng)過(guò)程數(shù)據(jù)作為測(cè)試集代入訓(xùn)練好的模型中對(duì)透平排氣溫度以及燃機(jī)主軸轉(zhuǎn)速進(jìn)行預(yù)測(cè),并與實(shí)際啟動(dòng)過(guò)程數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比。為展示Lasso-RF預(yù)測(cè)模型的優(yōu)越性,將采用同樣回歸算法預(yù)處理的數(shù)據(jù)代入SVM模型中進(jìn)行預(yù)測(cè),并將預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行比較。透平排氣溫度預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比如圖6所示,其中圖6(a)為整個(gè)啟動(dòng)過(guò)程的預(yù)測(cè)結(jié)果,圖6(b)為部分預(yù)測(cè)結(jié)果。燃機(jī)主軸轉(zhuǎn)速預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比如圖7所示,其中圖7(a)為整個(gè)啟動(dòng)過(guò)程的預(yù)測(cè)結(jié)果,圖7(b)為選取的點(diǎn)火過(guò)程的預(yù)測(cè)結(jié)果。

(a) 整個(gè)啟動(dòng)過(guò)程的預(yù)測(cè)結(jié)果

(b) 部分預(yù)測(cè)結(jié)果圖6 透平排氣溫度預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比

(a) 整個(gè)啟動(dòng)過(guò)程的預(yù)測(cè)結(jié)果

(b) 選取的點(diǎn)火過(guò)程的預(yù)測(cè)結(jié)果圖7 燃機(jī)主軸轉(zhuǎn)速預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比

4 結(jié)果分析與驗(yàn)證

由圖6和圖7可知,Lasso-RF模型和Lasso-SVM模型都能對(duì)燃?xì)廨啓C(jī)啟動(dòng)過(guò)程中透平排氣溫度和燃機(jī)主軸轉(zhuǎn)速進(jìn)行有效預(yù)測(cè),但SVM誤差較大,預(yù)測(cè)結(jié)果有一定的滯后性。以燃機(jī)點(diǎn)火過(guò)程的預(yù)測(cè)結(jié)果為例,Lasso-RF模型的準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性更高,為運(yùn)行人員調(diào)整和優(yōu)化啟動(dòng)過(guò)程提供參考。從算法理論上分析,這是因?yàn)樵趧?chuàng)建隨機(jī)森林的時(shí)候使用的是無(wú)偏估計(jì),決策樹之間是相互獨(dú)立的,對(duì)于不平衡的數(shù)據(jù)集來(lái)說(shuō),它可以平衡誤差,因此隨機(jī)森林模型有較高的準(zhǔn)確度。而SVM理論上主要是針對(duì)低維數(shù)的數(shù)據(jù)樣本將其從原始空間映射到一個(gè)更高維的空間,使得樣本在這個(gè)空間中線性可分,并借助核函數(shù)解決問(wèn)題,因此在處理多變量高維度的模型預(yù)測(cè)問(wèn)題中誤差較大,實(shí)時(shí)性較差。無(wú)論是對(duì)透平排氣溫度還是燃機(jī)主軸轉(zhuǎn)速的預(yù)測(cè),RF的預(yù)測(cè)效果都明顯優(yōu)于SVM,說(shuō)明RF具有良好的泛化能力,可以應(yīng)用于不同的數(shù)據(jù)集。由于數(shù)據(jù)來(lái)自熱電公司的實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù),不免含有噪聲成分以及信號(hào)采集誤差,預(yù)測(cè)結(jié)果說(shuō)明Lasso-RF模型具有更強(qiáng)的抗干擾性。

為更加直觀地比較Lasso-RF、Lasso-SVM預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確率以及兩種模型的運(yùn)行時(shí)間,選用平均絕對(duì)誤差(Mean Absolute Error,MAE)和均方根誤差(Root Mean Squared Error,RMSE)作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。RMSE代表了預(yù)測(cè)值的離散程度,也叫標(biāo)準(zhǔn)誤差,最佳擬合情況為RMSE等于0。模型誤差指標(biāo)如表1和表2所示。

表1 透平排氣溫度誤差指標(biāo)

表2 燃機(jī)主軸轉(zhuǎn)速誤差指標(biāo)

由表1和表2可知,Lasso-RF模型即使對(duì)不同類型的輸出參數(shù)其評(píng)價(jià)指標(biāo)誤差都小于Lasso-SVM模型。更重要的是,Lasso-RF模型對(duì)透平排氣溫度的預(yù)測(cè)時(shí)間比Lasso-SVM模型減少了21.24%,對(duì)燃機(jī)主軸轉(zhuǎn)速的預(yù)測(cè)時(shí)間比Lasso-SVM模型減少了14.29%,因此為縮短啟動(dòng)過(guò)程的時(shí)間提供了可能。以上共同證明了Lasso-RF構(gòu)建的燃?xì)廨啓C(jī)啟動(dòng)過(guò)程的預(yù)測(cè)模型具有更好的準(zhǔn)確性與優(yōu)越性。

5 結(jié) 語(yǔ)

本文以燃?xì)廨啓C(jī)實(shí)際啟動(dòng)過(guò)程數(shù)據(jù)為依據(jù),將回歸算法Lasso與機(jī)器學(xué)習(xí)模型RF相結(jié)合建立燃?xì)廨啓C(jī)啟動(dòng)過(guò)程的Lasso-RF預(yù)測(cè)模型并對(duì)比了Lasso-SVM模型,得出以下結(jié)論:

(1) 將Lasso算法用于燃?xì)廨啓C(jī)啟動(dòng)過(guò)程中的特征選擇,能有效解決眾多屬性之間的多重共線性問(wèn)題,對(duì)數(shù)據(jù)集起到降維作用,簡(jiǎn)化模型。

(2) RF在有效的特征選擇基礎(chǔ)上使得預(yù)測(cè)模型表現(xiàn)出更好的準(zhǔn)確性和泛化能力,其平均絕對(duì)誤差和均方根誤差值都明顯小于SVM,對(duì)透平排氣溫度的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度比SVM高43.14%,對(duì)燃機(jī)主軸轉(zhuǎn)速的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度比SVM高81.21%。

(3) Lasso-RF模型可以用于燃?xì)廨啓C(jī)的啟動(dòng)過(guò)程建模分析,為優(yōu)化啟動(dòng)過(guò)程、縮短啟動(dòng)時(shí)間提供了一種新的方法,對(duì)提高發(fā)電機(jī)組的經(jīng)濟(jì)性具有重要意義。