聚类算法在锅炉运行参数基准值分析中的应用

• 作者: 李琳 王培红 钱瑾
• 来源期刊: 中国电机工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 基准值 聚类算法 排烟温度 k-means
• 年，卷（期）: 2007,（23）
• 所属期刊栏目: 发电
• 页码范围: 71-74
• 页数: 4页
• 分类号: TK222
• 字数: 2729字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0258-8013.2007.23.014

摘要

大型火力发电厂的实时控制过程中,许多数据之间呈现复杂的非线性关系,而数据挖掘技术能从数据中发现知识或规则,及时分析、调整参数.该文利用数据挖掘方法确定监控参数的基准值,为火电机组耗差分析提供重要依据.介绍了数据挖掘方法的相关理论,研究并应用聚类算法确定热力设备监控参数的基准值模型.采用k-means法分析实时运行数据,分别挖掘再热器压损和锅炉排烟温度的基准值,所得锅炉运行主要监控参数的基准值模型经样本图证实效果良好.为基准值模型的确定提供了一个新的思路和有效方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王培红	东南大学能源与环境学院	116	1779	23.0	38.0
2	钱瑾	东南大学能源与环境学院	3	61	3.0	3.0
3	李琳		2	47	1.0	2.0