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文檔簡介
1、電站運(yùn)行優(yōu)化是以一定的安全性和經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)對機(jī)組運(yùn)行狀況作出評價(jià)和決策,從而指導(dǎo)運(yùn)行調(diào)整。電站實(shí)時(shí)歷史數(shù)據(jù)庫存儲了大量的現(xiàn)場運(yùn)行信息,對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析可以找出機(jī)組運(yùn)行的規(guī)律及系統(tǒng)改善的途徑。本文基于歷史數(shù)據(jù),從電站數(shù)據(jù)庫中分析提取其中有價(jià)值的知識,找出目標(biāo)參數(shù)的最優(yōu)運(yùn)行值。
粗糙集理論可以發(fā)現(xiàn)屬性間的依賴關(guān)系,并且不需要先驗(yàn)知識,僅靠數(shù)據(jù)本身提供的信息就能發(fā)現(xiàn)其中隱含的信息,給出決策規(guī)則。利用這一理論對影響機(jī)組經(jīng)濟(jì)性的
2、參數(shù)進(jìn)行約簡,找出其中重要的屬性用于優(yōu)化。
粗糙集理論只能處理離散的數(shù)據(jù),而電站監(jiān)測調(diào)整的參數(shù)多為連續(xù)屬性。采用模糊聚類方法,通過設(shè)定離散化的類別數(shù)及初始的離散中心,結(jié)果返回離散化后的中心值及樣本數(shù)據(jù)對于中心值的隸屬度,依次確定樣本數(shù)據(jù)的類別歸屬,構(gòu)建離散化決策表。
由于電站運(yùn)行數(shù)據(jù)之間存在復(fù)雜的相關(guān)性,因此通過相關(guān)性分析幫助識別屬性間的相關(guān)程度,結(jié)果可用于降維約簡,同時(shí)反映參數(shù)間的線性變化關(guān)系,提供系統(tǒng)的運(yùn)
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