基于免疫關(guān)聯(lián)規(guī)則的煙氣含氧量優(yōu)化研究.pdf

1、電站中由于監(jiān)控信息系統(tǒng)SIS(Superviser Information System)的實(shí)施，通過歷史和實(shí)時數(shù)據(jù)庫儲存了大量的機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)。氧量作為電站鍋爐運(yùn)行的一個重要參數(shù)，煙氣含氧量是鍋爐變負(fù)荷或變工況運(yùn)行過程中最容易調(diào)整的參數(shù)，該參數(shù)不僅變化范圍最寬，并且與其他熱經(jīng)濟(jì)性參數(shù)耦合關(guān)系最強(qiáng)，對機(jī)組經(jīng)濟(jì)性有很大的影響。在不同負(fù)荷和運(yùn)行工況下，實(shí)現(xiàn)燃燒系統(tǒng)優(yōu)化控制的關(guān)鍵是確定最優(yōu)氧量。因此，對最佳煙氣含氧量的研究具有非常重要的意義。<

2、br>　　關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘不需要先驗(yàn)知識，僅靠數(shù)據(jù)本身提供的信息就能發(fā)現(xiàn)其中隱含的信息，以提供決策支持，優(yōu)化機(jī)組運(yùn)行。利用這一理論對影響機(jī)組煙氣含氧量的參數(shù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，找出參數(shù)優(yōu)化運(yùn)行區(qū)間。
　　本文基于歷史數(shù)據(jù)，為了從電站數(shù)據(jù)庫中分析提取其中有價值的知識，找出目標(biāo)參數(shù)的最優(yōu)運(yùn)行值。首先對電站運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)合相關(guān)性分析結(jié)果和電廠實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn)，確定影響煙氣含氧量的重要參數(shù)，然后運(yùn)用模糊聚類方法對這些參數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)離散化。

3、
　　其次，將免疫算法、遺傳算法與關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法相結(jié)合，針對靜態(tài)數(shù)據(jù)庫和動態(tài)數(shù)據(jù)庫不同情況，分別提出了免疫遺傳關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法和免疫增量關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。
　　最后，基于某600MW燃煤機(jī)組的歷史穩(wěn)定運(yùn)行數(shù)據(jù)，運(yùn)用設(shè)計的控制算法通過仿真實(shí)驗(yàn)挖掘出歷史運(yùn)行工況下目標(biāo)參數(shù)的優(yōu)化值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明免疫遺傳關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法能有效地克服遺傳算法由于交叉搜索而在局部搜索解空間上效率較差的缺點(diǎn)，又在很大程度上避免未成熟收斂，并在挖掘過程中