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摘要:
针对电厂机组运行管理过程中人工调控运行参数耗时费力、效率低、准确率低等问题,设计了一种基于数据挖掘的电厂机组运行优化调控系统.首先,采用数据挖掘算法对机组历史和实时运行数据进行参数的整合和相关性分析,得到影响机组运行的关键参数,作为机组健康状态评估的指标.然后,利用长短时记忆(LSTM)神经网络模型对机组健康状态特征模块中确定的特征值进行训练,预测参数随时间的变化趋势,实现机组智能调控.最后,开发了一套燃气蒸汽联合循环发电机组运行调控系统,并应用于浙江某电厂.运行结果表明:该系统可指导机组运行优化,提高机组的运行可靠性及经济性;优化后电厂机组出功功率提升了0.4125%,年电能产量增加4806MW·h,机组年收益增加约326万元.
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启动时间
电网调峰
变温态启动
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 燃气蒸汽联合循环机组运行优化调控系统
来源期刊 热力发电 学科 工学
关键词 数据挖掘 燃气蒸汽联合循环机组 机组健康状态 LSTM神经网络 运行优化
年,卷(期) 2021,(12) 所属期刊栏目 智能控制与电力装备国产化技术专栏|Technology of smart control and power equipment localization
研究方向 页码范围 21-29
页数 9页 分类号 TK39
字数 语种 中文
DOI 10.19666/j.rlfd.202104092
五维指标
传播情况
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引文网络
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2021(0)
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研究主题发展历程
节点文献
数据挖掘
燃气蒸汽联合循环机组
机组健康状态
LSTM神经网络
运行优化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
热力发电
月刊
1002-3364
61-1111/TM
大16开
陕西西安兴庆路136号
52-103
1972
chi
出版文献量(篇)
6331
总下载数(次)
8
总被引数(次)
39999
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
航空科学基金
英文译名:
官方网址:http://www.chinaasfc.cn/file_show.asp?LanMuID=GZZD0100
项目类型:面上项目
学科类型:
论文1v1指导