并行计算视域下大数据挖掘技术及其在锅炉性能升级中的应用实践

• 作者: 李春晓 李艳红
• 来源期刊: 工业加热
• 学科: 工学
• 关键词: 锅炉优化 粗糙集 K-means聚类算法 Hadoop平台
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 数值模拟
• 页码范围: 30-32
• 页数: 3页
• 分类号: T
• 字数: 3133字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-1639.2019.02.008

摘要

以600MW燃煤发电机组的大数据挖掘为研究主体,运用符合大数据要求的新计算方法来挖掘负荷工况下会使锅炉效率受到影响的相关数据,寻找使可调控机组运作的最佳设定值.根据研究结论可知,符合大数据要求的新计算方式能够寻找到锅炉大量数据运行的优化目标值,可较好的节约能源减少排放,挖掘出的优化目标值是当前最优的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李春晓	西安外事学院工学院计算机系	16	24	3.0	4.0
2	李艳红	西安外事学院工学院计算机公共教学部	28	66	4.0	7.0