數(shù)據(jù)挖掘在實時監(jiān)控系統(tǒng)中的應用研究.pdf

1、為了解決企業(yè)中普遍存在的數(shù)據(jù)增加和分析方法滯后之間的矛盾，本文提出將數(shù)據(jù)挖掘技術應用到實時監(jiān)控系統(tǒng)中來，解決性能監(jiān)測和故障診斷中的問題，幫助運行管理人員做出趨勢分析和決策指導。本文在知識表達、數(shù)據(jù)挖掘、應用軟件開發(fā)以及數(shù)據(jù)挖掘在電站的實際應用方面進行了探索與研究。 1.本文介紹了數(shù)據(jù)挖掘的基本概念，結(jié)合實時監(jiān)控領域?qū)?shù)據(jù)挖掘提出的要求，討論了數(shù)據(jù)挖掘技術在該領域中的應用前景。 2.論述了數(shù)據(jù)挖掘的基本理論，討論了數(shù)據(jù)挖掘

2、技術的各種方法，給出數(shù)據(jù)挖掘的基本過程和系統(tǒng)模型。3.討論了關聯(lián)規(guī)則的基本模型及其算法，并著重探討了定量屬性的離散化問題，運用基于間隔距離的fisher聚類法，根據(jù)數(shù)據(jù)本身的情況決定連續(xù)屬性的劃分，進而將劃分后的區(qū)段映射為布爾量，在此基礎上挖掘出容易理解且具有概括性的、有效的關聯(lián)規(guī)則。 4.針對關聯(lián)規(guī)則的有趣性、元模式制導方法以及關聯(lián)規(guī)則的后期維護等相關問題進行了探討，進一步提高關聯(lián)規(guī)則的挖掘效率，使挖掘出的規(guī)則更好地被用戶理解

3、和使用。 5.基于文中提出的改進簡化算法，編寫了相應的數(shù)據(jù)挖掘軟件，完成了從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預處理、定量屬性離散化、關聯(lián)規(guī)則挖掘到規(guī)則可視化的工作。在此基礎上，討論了關聯(lián)規(guī)則在電站中的若干應用實例，如基準值的確定、考核人員的運行水平、尋找最優(yōu)的操作模式、對運行人員進行分類、配煤混燒與燃燒優(yōu)化等等。由此可見，用數(shù)據(jù)挖掘技術所得到的知識來指導運行與決策，是一個簡潔而高效的手段。 6.討論了數(shù)據(jù)挖掘的其他算法在電站的應用，例如基