大数据挖掘技术应用于汽轮机组运行性能优化的研究

摘要：

基于关联规则的数据挖掘方法已在火电厂汽轮机组的性能优化中取得了较好的应用,但随着大数据时代的来临,传统的数据挖掘方法由于自身缺陷已不能胜任海量数据的挖掘工作.针对此问题,在云计算环境下,基于引入粗糙集中属性约简的基础,在Hadoop平台的MapReduce架构上对经典关联规则算法Apriori算法进行改进,实现计算并行化以形成能够应对海量数据挖掘任务的新算法.以某1000MW超超临界机组的运行数据为挖掘对象,利用新算法对典型负荷下的历史数据进行挖掘,挖掘出运行参数与性能指标之间的关系,并得到一些可调控参数的运行优化目标值以指导优化运行.挖掘结果表明,新算法可以应用于汽轮机优化目标值的确定,达到节能减排的目的,其所求出的优化目标值来源于机组实际运行数据,具有代表性,能够反映机组的最佳运行状态.

关键词：大数据、MapReduce、关联规则、性能优化、目标值、汽轮机组、运行

所属期刊栏目：36

分类号：TM611(发电、发电厂)

资助基金：国家科技支撑计划课题2013BAA02B01. The National Science and Technology Support Program 2013BAA02B01

在线出版日期：2016-03-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：459-467,603