數據驅動的電站運行優(yōu)化目標值研究.pdf

1、電站運行優(yōu)化是以一定的安全性和經濟性指標對機組運行狀況作出評價和決策，從而指導運行調整。電站實時歷史數據庫存儲了大量的現(xiàn)場運行信息，對這些數據進行深入分析可以找出機組運行的規(guī)律及系統(tǒng)改善的途徑。本文基于歷史數據，從電站數據庫中分析提取其中有價值的知識，找出目標參數的最優(yōu)運行值。
　　 粗糙集理論可以發(fā)現(xiàn)屬性間的依賴關系，并且不需要先驗知識，僅靠數據本身提供的信息就能發(fā)現(xiàn)其中隱含的信息，給出決策規(guī)則。利用這一理論對影響機組經濟性的

2、參數進行約簡，找出其中重要的屬性用于優(yōu)化。
　　 粗糙集理論只能處理離散的數據，而電站監(jiān)測調整的參數多為連續(xù)屬性。采用模糊聚類方法，通過設定離散化的類別數及初始的離散中心，結果返回離散化后的中心值及樣本數據對于中心值的隸屬度，依次確定樣本數據的類別歸屬，構建離散化決策表。
　　 由于電站運行數據之間存在復雜的相關性，因此通過相關性分析幫助識別屬性間的相關程度，結果可用于降維約簡，同時反映參數間的線性變化關系，提供系統(tǒng)的運