融合多元高斯过程的蒸汽轮机电厂预测模型
应用统计
2021-04-13 v3
摘要
基于蒸汽动力轮机的电厂约贡献了美国总发电量的 90%。蒸汽轮机主要由多种类型的汽轮机、锅炉、减温器、再热器等组成。电力由高压高温蒸汽经汽轮机传导而产生。考虑到模型中所有这些因素，电厂的总发电具有高度非线性。我们采用预测建模方法，通过高斯过程（GP）模型来检测这些汽轮机的发电情况。由于存在多个互联的汽轮机，我们考虑使用多元高斯过程（MGP）建模来预测这些汽轮机的发电，其能够捕捉汽轮机之间的交叉相关性。此外，针对每台汽轮机构建了输入参数的敏感性分析，以找出最重要的参数。
引用
@article{arxiv.2103.14871,
title = {Multivariate Gaussian Process Incorporated Predictive Model for Stream Turbine Power Plant},
author = {Prama Debnath and Mithun Ghosh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.14871},
year = {2021}
}