高斯过程在压气站负荷分配中压气机特性图在线逼近的应用
计算工程、金融与科学
2021-11-24 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
制定压气站的最优运行策略依赖于对压气机特性的了解。由于压气机特性随时间和使用而变化，有必要提供可用于优化运行策略的精确特性模型。本文提出一种利用高斯过程在线学习压气机特性的新算法。通过包含三台压气机的案例研究展示了新逼近方法的性能。案例研究表明，即使初始时无任何特性知识，高斯过程也能准确捕捉压气机的特性。结果表明，高斯过程的灵活性使其能够在线上适应数据，从而适于用于实时优化问题。
引用
@article{arxiv.2111.11890,
title = {Application of Gaussian Processes to online approximation of compressor maps for load-sharing in a compressor station},
author = {Akhil Ahmed and Marta Zagorowska and Ehecatl Antonio del Rio-Chanona and Mehmet Mercangöz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.11890},
year = {2021}
}