电厂运行优化中的数据挖掘技术分析

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1、-华北电力大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文《电厂运行优化中的数据挖掘技术研究》，是本人在导师指导下，在华北电力大学攻读硕士学位期间独立进行研究工作所取得的成果。据本人所知，论文中除已注明部分外不包含他人已发表或撰写过的研究成果。对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。作者签名：日期：年月日华北电力大学硕士学位论文使用授权书《电厂运行优化中的数据挖掘技术研究》系本人在华北电力大学攻读硕士学位期间在导师指导下完成的硕士学位论文。本论文的研究成果归华北电力大学所有，本论文的研究内容不得以其它单位的名义

2、发表。本人完全了解华北电力大学关于保存、使用学位论文的规定，同意学校保留并向有关部门送交论文的复印件和电子版本，允许论文被查阅和借阅。本人授权华北电力大学，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文，可以公布论文的全部或部分内容。本学位论文属于（请在以上相应方框内打“√”）：保密□，在年解密后适用本授权书不保密□作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日----华北电力大学硕士学位论文摘要电力行业大数据发展白皮书的发布标志着中国电力工业迎来大数据时代，而大数据带来的是新的智能化生产方式。众所周知，现阶段已有的机组运行优化系统难以解决运行参数间的耦合问题，完成对电厂复杂热力系统结构的最优控

3、制，因此本次研究引入数据挖掘技术，对电厂SIS系统中庞大的运行数据进行分析，从中寻找新的运行优化控制方案，保持机组的最佳运行状态，从而提高机组的安全性与经济性。本文依托于贵州大唐发耳发电有限公司仿真机项目，从电厂的SIS服务器中取得了研究所需的运行数据，同时参与电厂SIS系统的升级改造，研究了数据存储及传输的关键技术，保证了数据导出时的准确性，为后续的研究打下了良好的基础。随后给出的基于拉格朗日插值和GARCH模型的组合预测模型，是为了完成对数据的预处理，这是数据挖掘过程中非常重要并占用大量时间的阶段,神经网络组合器可以利用GARCH模型对数据波动性的良好反应来克服拉格朗日插值的龙格现象

4、，同时利用拉格朗日插值的快捷运算提升整体数据预处理的速度。基于序列模式的供电煤耗保护关联（CCPC）算法是本文的核心内容，算法的设计思想来源于上海交大的马进、金茂菁等提出的隐私保护多步攻击报警关联（PPMAC）算法，以全面反映机组经济性的供电煤耗为优化目标并据此划分时间序列，将不同时间序列中的运行参数变化引起的供电煤耗上升或下降视为对供电煤耗的攻击或保护，通过序列模式挖掘，不断学习记录攻击保护场景，攻击预防与保护相结合来达到降低供电煤耗的目标，提升机组实际运行管理水平。最后利用统计分析领域享有盛誉的SPSSClementine对CCPC算法完成了仿真实验，得到了所需的预测结果，验证了CC

5、PC算法的可行性。关键词：数据挖掘；运行优化；组合预测；供电煤耗；CCPCI----华北电力大学硕士学位论文AbstractWhitepaperofthedevelopmentoflargedataintheelectricpowerindustrymarkstheChinesepowerindustryusherintheageofbigdataanditbrightstheintelligentmodeofproduction.Asisknown,apowerplantthermalsystemisverycomplexandtheparametercouplingisserious

6、.Theexistingsystemofoptimizationforoperationisdifficulttogetanidealsolution,soweusedataminingtechnologytoanalysisthehugeoperationdataandfindanewcontrolschemetokeeptheunitwiththebestoperatingcondition,therebyimprovingthesafetyandeconomyofunit.ThispaperreliesontheGuizhouDatangPowerGenerationCo.Ltd.

7、simulationproject.WegettherunningdataneededbytheresearchfromtheSISserver.WealsoparticipateinupgradingtheSISsystemandstudyonthekeytechnologiesofdatastorageandtransmission,soensuringtheaccuracyofdataderivedandmakingagood