【摘 要】
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针对火电厂锅炉运行过程复杂,而且异常工况难以分析的状况,提出了一种新的分析方法。该方法融合属性模糊聚类和关联规则算法两种数据挖掘技术,利用属性模糊聚类方法建立锅炉
【机 构】
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西南电力设计院,华北电力大学电站设备状态监测与控制教育部重点实验室
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针对火电厂锅炉运行过程复杂,而且异常工况难以分析的状况,提出了一种新的分析方法。该方法融合属性模糊聚类和关联规则算法两种数据挖掘技术,利用属性模糊聚类方法建立锅炉各运行参数对类别的不确定性描述,选择出代表性分析参数;利用经典的Apriori算法和改进的关联规则找出这些参数的关系。通过2个超温的实例对该方法进行分析考核。结果表明：它不仅充分利用了电厂DCS系统存储的海量数据,而且可实现故障诊断、运行指导等,并可满足诊断的实时性要求,从而可保证锅炉乃至整个机组的安全运行。
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