本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)據(jù)挖掘的火電廠運(yùn)行參數(shù)優(yōu)化研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著信息技術(shù)在火電廠中的應(yīng)用,火電廠在實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中積累了大量的運(yùn)行數(shù)據(jù)。從大量運(yùn)行數(shù)據(jù)中提取特定運(yùn)行工況下的運(yùn)行參數(shù)的最優(yōu)目標(biāo)值,能夠在近乎不添加其他額外費(fèi)用的基礎(chǔ)上,在原有的運(yùn)行設(shè)備上通過(guò)重新設(shè)計(jì)運(yùn)行參數(shù)和運(yùn)行方式來(lái)實(shí)現(xiàn)提高火電廠生產(chǎn)效率,降低供電煤耗的目的。然而,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法只能對(duì)機(jī)組歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的操作,難以從大量歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)中獲得具有指導(dǎo)意義的信息。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以從火電廠積累的大量運(yùn)行數(shù)據(jù)中挖掘出在特定運(yùn)行工況下的運(yùn)行參數(shù)最優(yōu)目標(biāo)值,從而可以為操作人員提供運(yùn)行指導(dǎo),優(yōu)化生產(chǎn)過(guò)程,并提高火電廠的能源利用效率。本文根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的經(jīng)典關(guān)聯(lián)規(guī)則算法,針對(duì)火電廠運(yùn)行數(shù)據(jù)的特點(diǎn),結(jié)合一種模糊C均值算法(Fuzzy C-means,FCM)與模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則算法,并將其應(yīng)用于挖掘火電廠重要運(yùn)行參數(shù)的最優(yōu)目標(biāo)值中。在處理大型數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí),該算法無(wú)需領(lǐng)域?qū)＜沂孪冉o定模糊隸屬度函數(shù),可以在無(wú)先驗(yàn)知識(shí)的情況下,通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式產(chǎn)生火電廠重要運(yùn)行參數(shù)的模糊隸屬度函數(shù),進(jìn)而由模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則算法提取出運(yùn)行參數(shù)的最優(yōu)目標(biāo)值。上述方法主要適用于靜態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)不變的情況,但火電廠實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中會(huì)不斷積累新的數(shù)據(jù)。因此,在原有數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)生改變后,提出基于FCM的增量挖掘算法。該算法可以在原先已發(fā)現(xiàn)的規(guī)則基礎(chǔ)上,通過(guò)減少規(guī)則發(fā)現(xiàn)進(jìn)程中產(chǎn)生的候選項(xiàng)目集以及遍歷原有數(shù)據(jù)庫(kù)的次數(shù),避免了對(duì)原有資源的浪費(fèi),并大大的縮短了規(guī)則更新的時(shí)間。最后,基于上海某300MW火電廠的運(yùn)行數(shù)據(jù)提取出特定運(yùn)行工況下排煙溫度與煙氣含氧量的最優(yōu)目標(biāo)值,并通過(guò)與傳統(tǒng)設(shè)計(jì)值作對(duì)比驗(yàn)證所得結(jié)果。驗(yàn)證結(jié)果表明,基于FCM的增量挖掘算法確定的運(yùn)行參數(shù)最優(yōu)目標(biāo)值可以提高火電廠的鍋爐熱效率,進(jìn)而能夠更好的實(shí)現(xiàn)火電廠的節(jié)能降耗。
【關(guān)鍵詞】：模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則 增量式模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則 優(yōu)化目標(biāo)值 煙氣含氧量
【學(xué)位授予單位】：東北電力大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP311.13;TM621
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 緒論8-12
• 1.1 課題背景及研究的目的和意義8-9
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-11
• 1.2.1 數(shù)據(jù)挖掘研究現(xiàn)狀9-10
• 1.2.2 數(shù)據(jù)挖掘在運(yùn)行優(yōu)化中應(yīng)用現(xiàn)狀10-11
• 1.3 本文的主要研究?jī)?nèi)容11-12
• 第2章 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的理論研究12-23
• 2.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘12-14
• 2.1.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘概念及性質(zhì)12-13
• 2.1.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的分類13-14
• 2.2 布爾型關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘14-17
• 2.2.1 Apriori算法14-16
• 2.2.2 Apriori算法的性能分析16-17
• 2.3 模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘17-22
• 2.3.1 數(shù)值型關(guān)聯(lián)規(guī)則17-18
• 2.3.2 數(shù)值型關(guān)聯(lián)規(guī)則的局限性18
• 2.3.3 模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則18-20
• 2.3.4 模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘算法20-22
• 2.4 本章小結(jié)22-23
• 第3章 基于FCM的模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘23-38
• 3.1 運(yùn)行參數(shù)優(yōu)化目標(biāo)值概述23-24
• 3.2 模糊C均值算法研究與性能分析24-26
• 3.2.1 模糊C均值算法的原理與算法步驟24-25
• 3.2.2 模糊C均值算法的性能分析25-26
• 3.3 鍋爐效率的計(jì)算26-31
• 3.3.1 影響鍋爐效率的因素26-28
• 3.3.2 鍋爐效率的計(jì)算28-31
• 3.4 基于FCM模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的運(yùn)行參數(shù)目標(biāo)值的確定31-37
• 3.4.1 數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)的確定31
• 3.4.2 穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)的選擇31-32
• 3.4.3 工況劃分32-33
• 3.4.4 數(shù)據(jù)清理33-34
• 3.4.5 數(shù)據(jù)規(guī)范化34-35
• 3.4.6 實(shí)例分析35-37
• 3.5 本章小結(jié)37-38
• 第4章 基于FCM的增量關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法研究38-46
• 4.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則增量更新38-40
• 4.1.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則增量更新簡(jiǎn)介38-39
• 4.1.2 FUP算法介紹39-40
• 4.2 增量聚類分析方法40-41
• 4.3 基于FCM的模糊增量關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法41-43
• 4.3.1 算法流程圖41
• 4.3.2 具體算法步驟41-43
• 4.4 基于增量挖掘算法的煙氣含氧量目標(biāo)值的確定43-45
• 4.5 本章小結(jié)45-46
• 結(jié)論46-47
• 參考文獻(xiàn)47-51
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文51-54
• 致謝54

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：373656