摘要：在电厂燃煤机组中，一次风用于煤粉输送和锅炉燃烧，直接关系到炉膛内的实际燃烧工况，适当的一次风量对于磨煤机乃至整台机组的正常运行具有重要意义。然而受现场多种因素的影响，现有测量方法得到的一次风量误差很大。针对这一问题，基于最小二乘支持向量回归机算法建立了风量软测量模型，对辅助变量的选取及数据预处理方法进行了分析和讨论，并采用PSO算法对LSSVM软测量模型参数进行优化。以某电厂DCS历史数据中选取的数据作为训练样本和测试样本，对风量软测量模型进行了实验验证，结果表明该方法得到的预测值能够很好的跟踪实际风量的变化，且计算简便、预测速度快，具有较好的应用前景。http://www.cqvip.com//QK/94652X/201404/661745152.html

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