基于大數(shù)據(jù)的能耗特性分析方法研究.pdf

1、我國發(fā)電形式主要以燃煤發(fā)電為主，燃煤機組消耗的煤炭量占我國煤炭消耗總量的70％左右。而隨著我國經濟的發(fā)展，能源消耗量越來越大，不可避免地造成了環(huán)境污染問題，降低火電機組的供電煤耗量具有重要的意義。對火電機組的能耗分析大都是根據(jù)熱力學第一定律和熱力學第二定律進行機理分析，分析計算過程繁瑣復雜，耗費大量的時間精力;機組運行優(yōu)化關鍵是確定參數(shù)的目標值，其方法主要有采用設計值、試驗法和熱力學方法，但其運行工況復雜多變、熱力系統(tǒng)與參數(shù)之間具有高維

2、非線性關系，這些方法都會受到一定的限制。
　　本研究利用大數(shù)據(jù)技術，采用BP神經網(wǎng)絡和Elman神經網(wǎng)絡等大數(shù)據(jù)挖掘算法構建能耗模型，并進行建模精度和效率的對比，最終選取BP神經網(wǎng)絡能耗模型，從歷史數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)火電機組的運行狀態(tài)與各參數(shù)之間的關系，實現(xiàn)對供電煤耗量的預測。然后，用平均影響值法(MIV)對能耗預測模型的初始參數(shù)進行篩選，并且以MIV值來衡量參數(shù)的能耗敏感度，去除冗余變量，建立MIV-BP模型，精簡模型的復雜程度，提高建