本文關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于汽輪機組運行性能優(yōu)化的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘方法已在火電廠汽輪機組的性能優(yōu)化中取得了較好的應(yīng)用,但隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘方法由于自身缺陷已不能勝任海量數(shù)據(jù)的挖掘工作。針對此問題,在云計算環(huán)境下,基于引入粗糙集中屬性約簡的基礎(chǔ),在Hadoop平臺的Map Reduce架構(gòu)上對經(jīng)典關(guān)聯(lián)規(guī)則算法Apriori算法進行改進,實現(xiàn)計算并行化以形成能夠應(yīng)對海量數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的新算法。以某1000MW超超臨界機組的運行數(shù)據(jù)為挖掘?qū)ο?利用新算法對典型負(fù)荷下的歷史數(shù)據(jù)進行挖掘,挖掘出運行參數(shù)與性能指標(biāo)之間的關(guān)系,并得到一些可調(diào)控參數(shù)的運行優(yōu)化目標(biāo)值以指導(dǎo)優(yōu)化運行。挖掘結(jié)果表明,新算法可以應(yīng)用于汽輪機優(yōu)化目標(biāo)值的確定,達(dá)到節(jié)能減排的目的,其所求出的優(yōu)化目標(biāo)值來源于機組實際運行數(shù)據(jù),具有代表性,能夠反映機組的最佳運行狀態(tài)。
【作者單位】： 武漢大學(xué)動力與機械學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 大數(shù)據(jù) Map Reduce 關(guān)聯(lián)規(guī)則 性能優(yōu)化 目標(biāo)值 汽輪機組 運行
【基金】：國家科技支撐計劃課題(2013BAA02B01)~~
【分類號】：TM621;TP311.13
【正文快照】： 中屬性約簡的基礎(chǔ),在Hadoop平臺的Map Reduce架構(gòu)上對經(jīng)典關(guān)聯(lián)規(guī)則算法Apriori算法進行改進,實現(xiàn)計算并行化以形成能夠應(yīng)對海量數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的新算法。以某1000MW超超臨界機組的運行數(shù)據(jù)為挖掘?qū)ο?利用新算法對典型負(fù)荷下的歷史數(shù)據(jù)進行挖掘,挖掘出運行參數(shù)與性能指標(biāo)之間的

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本文編號：441948