【摘要】：隨著我國電力行業(yè)的自動化水平及信息集成度的逐漸提高,分布式控制系統(tǒng)在電廠中得到了普遍的推廣和應(yīng)用。因此很多電廠都采集了大量的鍋爐運(yùn)行數(shù)據(jù),在這些數(shù)據(jù)中蘊(yùn)涵著非常重要的信息。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以從這些數(shù)據(jù)中提取能夠指導(dǎo)鍋爐運(yùn)行優(yōu)化的知識,對提高鍋爐的經(jīng)濟(jì)性和安全性具有非常重要的實(shí)際意義。對鍋爐進(jìn)行運(yùn)行優(yōu)化時需依據(jù)鍋爐的實(shí)際情況劃分工況,除了機(jī)組負(fù)荷以外,鍋爐入爐煤質(zhì)對鍋爐的經(jīng)濟(jì)性和安全性也有很大的影響,所以在運(yùn)行優(yōu)化時要先完成入爐煤質(zhì)的監(jiān)測以便于進(jìn)行煤質(zhì)工況劃分。為解決入爐煤質(zhì)的實(shí)時在線監(jiān)測問題,基于能量守恒和物質(zhì)守恒原理以及煤的燃燒化學(xué)分析,利用煤收到基元素和煙氣成分之間的對應(yīng)關(guān)系,建立了基于鍋爐排煙成分的電站鍋爐入爐煤質(zhì)監(jiān)測模型。通過測量鍋爐和磨煤機(jī)的運(yùn)行參數(shù),并采用迭代算法進(jìn)行模型求解以實(shí)現(xiàn)入爐煤質(zhì)的在線監(jiān)測。將入爐煤質(zhì)監(jiān)測模型求解的收到基元素以及低位發(fā)熱量與試驗(yàn)煤樣化驗(yàn)的結(jié)果進(jìn)行對比,可得兩者的相對誤差約在±5%以內(nèi),基本滿足工程應(yīng)用要求。鍋爐運(yùn)行優(yōu)化系統(tǒng)的目標(biāo)函數(shù)的合理選取是運(yùn)行優(yōu)化的關(guān)鍵,一般選取鍋爐效率或供電煤耗率等指標(biāo),然而綜合的性能指標(biāo)在評價鍋爐性能和進(jìn)行偏差分析時更全面。為有效降低電站鍋爐運(yùn)行成本,提高燃煤電廠的經(jīng)濟(jì)效益,提出了可以優(yōu)化控制的電站鍋爐綜合性經(jīng)濟(jì)指標(biāo)——聯(lián)合燃煤成本及其數(shù)學(xué)模型。針對關(guān)聯(lián)規(guī)則Apriori算法在處理電廠大數(shù)據(jù)時所存在的問題,通過算法改進(jìn)實(shí)現(xiàn)了對電廠大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘。通過對電站鍋爐大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序的編程和用戶界面設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)程序應(yīng)用軟件的開發(fā)。為了更好的實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)離散化,利用聚類算法依次進(jìn)行預(yù)聚類和聚類,然后采用基于煤質(zhì)和負(fù)荷工況劃分的改進(jìn)關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,得到可調(diào)控參數(shù)的運(yùn)行最佳值以指導(dǎo)鍋爐運(yùn)行。以600MW機(jī)組為例,通過對運(yùn)行數(shù)據(jù)計(jì)算得到對應(yīng)的聯(lián)合燃煤成本,并選取了不同運(yùn)行工況進(jìn)行優(yōu)化。結(jié)果表明:采用基于煤質(zhì)和負(fù)荷的改進(jìn)關(guān)聯(lián)規(guī)則對鍋爐運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘,可以得到可調(diào)控參數(shù)的運(yùn)行最佳值指導(dǎo)鍋爐運(yùn)行;運(yùn)行優(yōu)化系統(tǒng)給出了運(yùn)行最佳值的區(qū)間,從而提高了鍋爐運(yùn)行優(yōu)化調(diào)節(jié)速度,便于有效結(jié)合電廠DCS系統(tǒng)以實(shí)現(xiàn)在線實(shí)時優(yōu)化,從而有效降低電站鍋爐的運(yùn)行成本。
【圖文】：

華北電力大學(xué)碩士學(xué)位論文 電站鍋爐大數(shù)據(jù)應(yīng)用軟件通過 MATLAB 編程和 GUI 設(shè)計(jì)，，得到可以簡單操作和推廣的用戶應(yīng)用軟分析和改進(jìn)關(guān)聯(lián)規(guī)則應(yīng)用軟件的用戶界面如圖 5-2 和 5-3 所示。

改進(jìn)關(guān)聯(lián)規(guī)則應(yīng)用軟件用戶界面
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TM621.2

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2585191