基于數(shù)據(jù)挖掘的火電廠運行參數(shù)優(yōu)化研究.pdf

1、隨著信息技術在火電廠中的應用，火電廠在實際運行過程中積累了大量的運行數(shù)據(jù)。從大量運行數(shù)據(jù)中提取特定運行工況下的運行參數(shù)的最優(yōu)目標值，能夠在近乎不添加其他額外費用的基礎上，在原有的運行設備上通過重新設計運行參數(shù)和運行方式來實現(xiàn)提高火電廠生產效率，降低供電煤耗的目的。然而，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法只能對機組歷史運行數(shù)據(jù)進行簡單的操作，難以從大量歷史運行數(shù)據(jù)中獲得具有指導意義的信息。數(shù)據(jù)挖掘技術可以從火電廠積累的大量運行數(shù)據(jù)中挖掘出在特定運行工況下

2、的運行參數(shù)最優(yōu)目標值，從而可以為操作人員提供運行指導，優(yōu)化生產過程，并提高火電廠的能源利用效率。
　　本文根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘技術中的經典關聯(lián)規(guī)則算法，針對火電廠運行數(shù)據(jù)的特點，結合一種模糊C均值算法（Fuzzy C-means,FCM）與模糊關聯(lián)規(guī)則算法，并將其應用于挖掘火電廠重要運行參數(shù)的最優(yōu)目標值中。在處理大型數(shù)據(jù)庫時，該算法無需領域專家事先給定模糊隸屬度函數(shù)，可以在無先驗知識的情況下，通過數(shù)據(jù)驅動的方式產生火電廠重要運行參數(shù)的模糊

3、隸屬度函數(shù)，進而由模糊關聯(lián)規(guī)則算法提取出運行參數(shù)的最優(yōu)目標值。
　　上述方法主要適用于靜態(tài)數(shù)據(jù)庫不變的情況，但火電廠實際運行過程中會不斷積累新的數(shù)據(jù)。因此，在原有數(shù)據(jù)庫發(fā)生改變后，提出基于 FCM的增量挖掘算法。該算法可以在原先已發(fā)現(xiàn)的規(guī)則基礎上，通過減少規(guī)則發(fā)現(xiàn)進程中產生的候選項目集以及遍歷原有數(shù)據(jù)庫的次數(shù)，避免了對原有資源的浪費，并大大的縮短了規(guī)則更新的時間。最后，基于上海某300MW火電廠的運行數(shù)據(jù)提取出特定運行工況下排煙溫