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基于粗糙集的電站運行優化目標值研究

2013年01月04日16:59:27 本網站 我要評論(2)字號:T | T | T
關鍵字:應用 電力 計算機 

 

常太華,李 健,王 旭,楊婷婷
華北電力大學控制與計算機工程學院,北京

 

摘   要:一直以來電站鍋爐面臨著降低運行成本的要求,鍋爐效率作為反映電站機組經濟運行的重要參數之一,它的優化問題受到廣泛的關注。由于鍋爐系統結構及運行條件復雜,為了降低運行成本,機組負荷變化時往往需要調整很多的運行參數,這對于現場的監控和調整難度較高。借助粗糙集方法來發現數據間隱含的關系,對影響鍋爐效率的參數進行約簡,從而確定出目標優化參數。利用某600MW燃煤電站機組歷史數據中提取得到的穩定運行工況下的數據,通過模糊聚類方法進行離散化,利用粗糙集方法進行屬性約簡,并從約簡后的結果提取其中重要的決策規則,并采用置信度和支持度作為評價指標,獲得目標參數的優化區間,給出可行的煙氣含氧量的優化調整方案。


關 鍵 詞:鍋爐效率;目標優化;離散化;粗糙集;決策規則

 

1 引 言
電站數據庫系統保存了大量的歷史運行數據,這些數據蘊含了潛在的有利用價值的知識可以幫助決策,但是由于數據量大、數據間存在復雜的相關性,因此對這些數據的分析變得困難。長期以來,各種智能技術被引入數據庫的知識發現中,如回歸分析、神經網絡、支持向量機、關聯規則等。人工神經網絡有很強的非線性和學習性,因此得到了非常廣泛的應用,但是存在輸入量多、訓練時間長、計算量大及結果可讀性差等問題。1993年Pawlak提出粗糙集理論,它的基本思想是通過等價關系的分類以及分類對于目標的近似來發現知識。粗糙集可以解決“信息不完備的情況”,用于對數據約簡,產生決策規則,但是對輸入信息的噪聲比較敏感,因此引入多數包含關系,增強了對噪聲數據的處理能力及知識的發現能力。目前粗糙集理論已應用于決策分析、故障診斷和模式識別等領域。本文根據數據間的依賴關系,利用粗糙集理論來確定電站運行參數的目標優化值。

 

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