本文關(guān)鍵詞：基于電廠工況劃分的模糊C-均值聚類算法研究

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【摘要】：火電機組在運行過程中產(chǎn)生大量的歷史數(shù)據(jù),而目前所使用數(shù)據(jù)分析方法僅僅對這些歷史數(shù)據(jù)進行簡單的分類和統(tǒng)計,并不能對這些數(shù)據(jù)所隱含的規(guī)律進行挖掘。利用相關(guān)性分析對某電廠的實時數(shù)據(jù)進行研究,從大量的機組運行參數(shù)中篩選出對機組能耗影響較大的重要參數(shù):負(fù)荷、循環(huán)水入口溫度、主蒸汽溫度、再熱蒸汽溫度、主蒸汽壓力、循環(huán)水流量。然后,介紹了模糊C-均值聚類算法的相關(guān)理論及其應(yīng)用,利用此方法對以上6個參數(shù)進行工況劃分。實際應(yīng)用結(jié)果表明,在對電廠大量實時進行數(shù)據(jù)聚類和合理工況劃分過程中,模糊C-均值聚類算法起到一定作用,并且對優(yōu)化運行和機組節(jié)能優(yōu)化有重大的意義。
【作者單位】： 華北電力大學(xué)能源動力與機械工程學(xué)院;大連發(fā)電有限責(zé)任公司;
【關(guān)鍵詞】： 熱耗率 相關(guān)系數(shù) 工況劃分 模糊C-均值聚類
【基金】：中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項基金資助項目(12NQ40)
【分類號】：TM621
【正文快照】： 0引言電廠機組在復(fù)雜的運行過程中產(chǎn)生大量的歷史數(shù)據(jù),而這些數(shù)據(jù)背后不僅蘊含著大量豐富的信息和知識,同時還具有維數(shù)高、復(fù)雜非線性和強耦合性等特點[1-3]。影響機組能耗指標(biāo)的因素就有幾十個甚至上百個,并且這些影響因素會隨電站機組設(shè)備特性、運行邊界和運行狀態(tài)的變化而

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 苑一方;孫建平;田婧;;改進K均值聚類算法在電廠工況劃分中的實現(xiàn)[J];儀器儀表用戶;2010年04期

2 ;[J];;年期

，

本文編號：1087834