基于歷史最優(yōu)工況的火電機組參數(shù)目標值確定.pdf

1、在自動化水平和信息化技術(shù)發(fā)展迅猛的大背景下，我國電站控制運行優(yōu)化技術(shù)也在不斷提高。隨著SIS和MIS系統(tǒng)在電站的普及，機組海量的實時歷史運行數(shù)據(jù)得以存儲，如何利用這些數(shù)據(jù)背后隱藏的規(guī)律和知識來進一步優(yōu)化火電機組運行水平，是相關(guān)技術(shù)人員所面臨的挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是在大數(shù)據(jù)時代應(yīng)運而生的工具，將其應(yīng)用于火電機組歷史運行數(shù)據(jù)庫，能有效應(yīng)對電站數(shù)據(jù)庫數(shù)量多、維度高、耦合性強及動態(tài)性等特點，并挖掘出對決策制定有一定影響的參考信息。本文將數(shù)據(jù)挖掘技

2、術(shù)引入火電機組優(yōu)化運行目標值確定，以歷史運行數(shù)據(jù)庫為依托，圍繞基于數(shù)據(jù)分析在火電機組不同系統(tǒng)中的應(yīng)用，進行了以下幾方面的研究：
　　1.針對經(jīng)典 Apriori算法中多次掃描數(shù)據(jù)庫，產(chǎn)生較多冗雜候選項集的不足，提出了一種改進 Apriori算法，通過定義一種事務(wù)數(shù)據(jù)布爾向量矩陣及對應(yīng)的列向量，減少了數(shù)據(jù)庫掃描次數(shù)，并利用項集的有序性，對冗雜候選項集進行了剔除，提高了算法的效率。
　　2.利用某600MW火電機組制粉系統(tǒng)及配風

3、方式相關(guān)歷史運行數(shù)據(jù)庫，建立了基于矩陣的改進 Apriori算法挖掘模型，對磨煤機一次風流量、給煤機速率、磨煤機出口風壓及二次風門開度等參數(shù)進行挖掘，得到了全工況下各運行參數(shù)最優(yōu)參考目標值。
　　3.提出了一種基于 PSO-SVR的凝汽器真空目標值預(yù)測模型，在改進關(guān)聯(lián)規(guī)則對循環(huán)水系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫進行規(guī)則挖掘的基礎(chǔ)上，確定軟測量模型的樣本庫，利用粒子群算法對支持向量機模型的參數(shù)進行優(yōu)化建模，實現(xiàn)對凝汽器真空目標值的確定和凝汽器運行狀態(tài)的評