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基于数据挖掘的单元机组运行参数的优化研究

韩瑜  
【摘要】:随着社会逐步进入“低碳”时代,节能和减排愈来愈成为当今社会人们热议的两大主题。电力作为经济社会发展的基础动力,在各项能源消耗中所占比例越来越大,在电力领域开展节能降耗工作,将对顺利实现“十三五”节能降耗目标和快速进入“低碳”社会产生重要作用。因此各电力企业纷纷开展了节能降耗工作来增强自己的市场竞争力。在电厂中,影响经济性的因素很多,对电厂的运行参数进行合理优化成为如今电厂节能降耗手段中比较有效的方法,同时也具有很重要的现实意义。本文从机组的历史运行参数开始入手,首先对历史数据进行预处理,基于数据的波动性采用滑动窗口法去除其中的非稳态数据和异常数据,保证数据的真实性和有效性。然后,进行了相关性分析工作,根据最小二乘法统计分析热耗率与各边界参数的相关性大小,选出对热耗率影响较大的参数进行后续工作。接下来进行工况划分,从海量数据中选择出能反映机组设备特性和运行特性的代表性数据。采用K-means聚类算法对数据进行工况划分,将相似工况下的数据进行分类,对于数据较多的分组,以接近平均工况的数据来代替整组数据,同时除去极端工况下的数据,避免造成数据冗余和计算误差。以边界参数作为输入,以热耗率作为输出进行建模。本文研究了两种建模方式,第一种是通过BP神经网络建立边界参数与热耗率之间模型;第二种是利用以合并多个“弱”分类器的输出以产生有效分类思想为主的Adaboost算法结合BP神经网络进行建模。通过分析两种建模方法的误差大小,本文采用了第二种方法进行建模。最后,根据机组整体模型,得到当前工况下的最优主汽压力,对机组运行进行优化指导。并验证在边界条件改变的情况下,该模型得到的最优主汽压力变化符合理论规律,证明寻优模型的有效性。


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