1.一种火电厂煤耗率经济性分析方法，其特征是，它包含如下步骤：

1)数据的采集

通过相关热工测量元器件测量主蒸汽流量、煤水比、再热器蒸汽压力、总风量、凝汽器真空、干渣温度、锅炉炉膛负压、给水流量、再热器蒸汽温度及烟气含氧量10个过程参量，具体测量如下：主蒸汽流量：采用HD-W插入型涡街流量仪表测得，t/h；

煤水比：分别通过AKS-LDC智能插入式电磁流量计测得锅炉给水量，赛摩F55耐压称重给煤机测得入炉煤量，然后通过计算前者与后者的比值获得，标量；

再热器蒸汽压力：采用PPM-T322B压力变送器测得，MPa；

总风量：采用FS-5C防堵型免吹扫风量测量装置测得，t/h；

凝汽器真空：采用PDM-520微型精密电阻真空计测得，KPa；

干渣温度：采用红外测温仪IS-CF1400AD测得，℃；

炉膛负压：采用BTS6800-SP负压变送装置测得，Pa；

给水流量：通过AKS-LDC智能插入式电磁流量计测得，t/h；

再热器蒸汽温度：采用WSSXP-401双金属温度计测得，℃；

烟气含氧量：采用XP-3180含氧量检测仪测得，％；

2)主成分的提取

①数据标准化

为了抽取主成分，首先将自变量矩阵X＝(xij)n×m   (1)式中，n表示所选取的训练样本用量，组；

m表示所选取的热工参量维数，在此m＝1,2,…,10；

x表示训练样本集中自变量的每一个过程参量数值；

i＝1,2,…,n；

j＝1,2,…,m

和因变量矩阵

Y＝(yij)n×p   (2)式中，n表示所选取的训练样本用量；

p表示因变量维数；

y表示训练样本集中每一组自变量所对应的煤耗率实际值，g/kw·h；

i＝1,2,…,n；

j＝1,2,…,p，在此，p＝1，采用如下公式(3)、(4)进行标准化处理，使样本点的集合重心与坐标原点重合：式中，E1、F1分别为X和Y的标准化矩阵；

E(xi)、E(y)分别为X、Y的均值；

Sy分别为X、Y的均方差；

②第一个成分提取t1：

采用如下公式(5)计算第1步的组合系数w1：采用如下公式(6)提取第一个主成分t1：t1＝E1w1   (6)

③计算残差矩阵

采用如下公式(7)、(8)计算残差矩阵：T

E2＝E1-t1P1   (7)F2＝F1-t1r1   (8)式中， 为回归系数，向量；

r1＝F1Tt1/||t1||2，为回归系数，标量；

④计算预报残差平方和PRESS采用如下公式(9)计算预测误差：式中，yi为煤耗率真实值，g/kw·h；

y1(-i)是在提取主成分t1的前提下，利用去掉第i个样本，i＝1，2，....n，的剩余样本，求回归方程，然后把第i个样本点代入该回归方程所得到的方程预测值，g/kw·h；

⑤利用残差矩阵E2、F2代替步骤②中的E1、F1，重复步骤②③④，继续提取主成分；

⑥采用直角坐标系绘制②-⑤循环过程中“每次循环所得到的预报残差平方和PRESS值——循环次数”曲线图，通过该坐标图，确定使得预报残差平方和PRESS取最小值时所对应的循环次数，也即最佳主成分提取个数q；

⑦按照最佳主成分提取个数，提取q个主成分，构成一个q×n维的矩阵A；

3)非线性回归向量机模型的搭建以矩阵Aq×n为输入变量，以煤耗率为输出，搭建非线性回归向量机模型，具体过程如下：(a)核函数的选取

在此，选择径向基核函数作为向量机的核函数，径向基核函数表达式为：式中， σ为核系数；

(b)训练误差公式

在采用样本对模型进行训练过程中，为保证模型的训练结束时间和训练误差最小，采用平均相对误差，其计算公式为：式中，n为训练样本用量，组；

yi为模型预测值，g/kw·h；

yi0为实际煤耗率，g/kw·h；

(c)模型搭建步骤如下：

模型预测输出表达式为：

式中，ψ(x,xi)为支持向量机核函数，此处为径向基核函数；

式中，α为由式(12)中的αi组成的矩阵向量；

式中，

B＝Ω+γ-1I   (15)式中，I为单位向量；γ为惩罚系数；矩阵向量Ω采用如下公式(16)计算得到：Ωkj＝Ψ(xk,xj)，k,j＝1,2,…,n   (16)式中，ψ(xk,xj)为支持向量机核函数，此处为径向基核函数；n为训练样本用量，将公式(13)-(16)代入公式(12)得最终模型预测输出；

4)模型的训练

为了提高模型训练速度，快速准确地确定模型的惩罚系数、核系数最优组合，达到模型的目标训练误差，在此，对惩罚系数和核系数进行寻优的过程中，采用以下具体步骤：(1)在直角坐标系第一象限中任意确定一点M1(a1,b1)，通常情况下取a1、b1>0；

(2)以M1点为中心，以2c1为短对角线、2d1为长对角线，绘制一个菱形T1，菱形T1的对角线分别垂直于坐标轴横x、y轴或y、x轴，其中c1＜min(a1,b1)，d1＜max(a1,b1)；

(3)以菱形T1的四个顶点连同点M1的坐标作为惩罚系数-核系数的五个组合，分别代入模型进行训练；

(4)通过训练误差公式计算各点所对应的误差值e1,e2,…,ei,令e＝min{e1,e2,…,ei}，i＝1,2,…,5；

(5)假设误差最小值为e时，所对应点的点为M2(a2,b2)，且点M2所在菱形T1的对角线的长度为l，则以点M2为中心，按照步骤(2)的方法，绘制另一个菱形T2，其中a2＜l/2，b2＜l/2；

(6)以菱形T2的四个顶点坐标为惩罚系数-核系数的四个组合，分别代入模型进行训练，计算各自的训练误差，并且与M2点的误差进行对比；

(7)若四个点的误差皆大于M2点的误差则改变菱形的对角线长度，重新绘制菱形，重复以上(2)-(6)步骤；若四个点的误差中有小于M2点的，则以新的点为中心重复以上步骤(5)和(6)，如此往复，直至满足预设误差范围；

5)煤耗率预测及经济性分析

将待测试样本输入训练好的模型进行预测，并且按照按照电力行业的要求，将预测结果折算为标准煤煤耗率，根据电力行业煤耗率评价标准对该测试样本的经济性优劣进行评判。