为了保证电站锅炉的安全和优化运行，常常需要获取一些关键热工参数的相关信息。基于运行数据对关键变量软测量预测具有重要的工程意义。在建立初始软测量模型后，过程特性的变迁会使模型的预测精度逐渐下降，需要采用更新策略来改善其预测性能。在实际工程应用中，在对模型实施更新之前需要去除离群点的影响。然而，只根据当前单个样本无法判断该样本是属于正常工况还是离群点。针对上述问题，本发明提出缓冲块的概念，设计一种基于缓冲块时序的软测量模型更新方法，减少了测量噪声以及离群样本对模型性能的影响，从而避免因采集样本中的噪声和干扰而触发模型更新，同时使更新模块在实际工程中应用成为可能，而且也降低了更新频率，减少了计算时间。
本发明提出了基于缓冲块时序设计的热工软测量模型更新方法，使更新模块在实际工程中应用成为可能，而且也降低了更新频率，减少了计算时间，使模型能够迅速地完成自学习和自适应过程。
本发明可应用于热力发电过程关键参数软测量领域，提出利用缓冲块来暂时存储最新收集的样本，当缓冲块存储满后，再判断模型性能，决定是否进行更新模型；在模型更新时并非针对当前时刻的样本进行，而是对缓冲块中的样本进行更新。通过本设计，使得模型更新在工程上实施成为可能。
主要完成人：吕游、黄鑫、杨婷婷、刘吉臻
