基于随机森林模型的锅炉汽包水位失效分析

锅炉汽包水位的稳定程度直接对整个锅炉系统运行有很大的影响,因此汽包水位失效预测是汽包事故防治的前提1],针对锅炉汽包水位失效预测的复杂性,为了能够准确而快速的判别锅炉水位失效,采用随机森林算法建立锅炉汽包水位失效性预测模型。通过对实测数据进行取样、预处理、数据挖掘和分析从而准确预测出汽包水位出现故障的孕因。为了验证本模型的精准性,采取与Bayes Net贝叶斯网络和Back Propagation神经网络的测试数据进行比较。结果发现,本模型人工控制参数少、拟合效果好、预测精度高、结构简单、泛化能力强、锅炉汽包水位失效预测的结果与实际生产状况相吻合,故该方法可以有效地预测失效发生的可能性,对指导锅炉汽包水位事故防治工作有很好的预见性。