数据挖掘驱动的煤电机组能效指标与基准值优化方法

本文主要探讨了基于数据挖掘的煤电机组能效特征指标及其基准值的研究。在能源节约和减排日益重要的背景下，优化煤炭发电机组的运行效率是关键任务之一。文章的核心内容围绕以下几个方面展开： 1. 数据挖掘的应用：作者利用数据挖掘算法，如灰色关联度分析，对历史运行数据进行深入分析。这种方法旨在从大量数据中识别出与煤炭消耗密切相关的能效特征指标，这些指标可能包括但不限于热效率、燃料消耗率、汽轮机性能等。 2. 多特征参数聚类与基准值确定：通过对多特征参数进行K均值聚类，将相似的运行状态分组，并在此基础上确定每个组的能效基准值。这一步骤有助于建立一个标准参考框架，以便于后续的能效评估和比较。 3. 广义回归神经网络预测：结合广义回归神经网络（一种强大的机器学习模型），作者预测供电煤耗在基准工况下的理想目标值。这种预测模型能够考虑到实际运行中的复杂性，为设定合理的能效目标提供科学依据。 4. 动态基准值工况库构建：针对离散的基准值样本点，通过样条插值技术，创建了一个能够反映机组全工况下的动态基准值数据库。这样做的目的是使基准值更具适应性和实用性，能够在不同工况下指导机组优化运行。 5. 实证验证：研究者选择了某超超临界百万湿冷机组的实际运行数据进行分析和验证。结果显示，提出的能效指标基准值研究方法有效地提高了煤电机组的优化运行效率，为机组管理人员提供了明确的调整策略和方向。 该论文通过数据挖掘和机器学习技术，为煤电机组的能效评估和优化操作提供了一种科学的方法论，对于推动能源行业的可持续发展具有重要意义。