基于数据挖掘技术的煤耗特性确定方法.pdfVIP

置 麦旦 doi：10．3969／j．issn．1671—1041．2010．02．038 基于数据挖掘技术的煤耗特性确定方法 杨 静 ，黄孝彬 ，刘 洁 (1．华北电力大学 自动化系 ，保定 071003；2．北京华电天仁电力控制技术有限公司，北京 100085) 摘要：由现场运行数据可知，煤耗特性为带状散点。传统方法将这些 要消除因素特征值物理量纲的影响，将因素特征值标准化，使 散点拟合成解析 曲线 。但在实际拟合过程 中存在较大困难 。本文将这 数据分布在 [0，1]内，本文采用极差变换法实现： 些散点处理为负荷一煤耗率的离散模型，首先，在某一点负荷下。运用 数据挖掘技术得到一些重要因素对煤耗率的影 响权重 ，然后通过离散 ： — (2‘)／ — 化等方法得到此负荷点下的参考煤耗值，最后在多个负荷点下运算 。形 Ⅲ ax Ⅲ l¨ 成离散模 型。 式中，～为同一特征 中的最大值， 为同一特征 中的最小 值。对标准化后的矩阵采用最大最小法来建立模糊相似矩阵： 关键词 ：煤耗特性 ；数据挖掘技术 ；客观信 息熵 ；离散模型 中图分类号：TK223 文献标识码：B 2 m”Lik，jk = L——一 (3) 0 引言 rflaxL ik，jk 在传统的电力调度运行模式下，机组发电计划 由电网调 度中心确定，负荷 的分配细分到每台机组。而在电力市场运 模糊相似矩阵为对角线为 1的对称矩阵，其中， ∈[0， 行体制下，各发电公司可以把单厂负荷分配到各台机组。合 1]，表示第 i个样本与第 个样本特征的相似程度的量。 理的负荷优化分配方案可以在很大程度上降低能源消耗 ，增 步骤3：分类。利用模糊等价闭包法求出模糊等价矩阵，然 加利润。因此，负荷优化分配这一课题对于市场运行的发电 后根据模糊等价矩阵确定分类数 目。 公司具有重要意义 。 1)首先根据模糊等价矩阵确定适当的阈值范围，由阈值 机组负荷优化分配求解方法有很多，传统算法有动态规 范围得到布尔矩阵，通过布尔矩阵进行分类，记录采用不同的阈 划法、线性规划法、混合整数规划法和拉格朗 日松弛法等；现 值范围时各类中所包含元素的名称及个数，分别记为C(i=1，2， 代化算法有遗传算法、禁忌算法、混沌算法和人工神经网络法 … ，k)。 等。目前，基于上述算法的厂级负荷优化分配软件 已经投入 2)从全部属性中依次删除各个因素后再进行步骤2．3，在 使用，这些软件在解决实际问题时，有其各 自的优点。但它们 此重复的步骤中，阈值范围仍采取 1)中阈值范围，同样利用布 采用的机组煤耗特性曲线大多由机组生产厂家提供或 由定期 尔矩阵进行分类 ，记录各类中所包含的元素的名称及个数，分 的热力试验结合现场运行数据拟合获得。而