基于数据挖掘的燃煤机组厂级负荷经济调度
摘要:为实现节能降耗，解决燃煤电厂负荷厂级经济调度问题，根据燃煤机组历史运行数据特点，提出基于数据挖掘的厂级负荷经济调度方法。首先，利用滑动窗口技术提取稳态工况运行数据并结合模糊C均值聚类算法实现稳态工况划分；其次，基于高斯过程回归算法建立各工况下机组煤耗特性预测模型；由此构建以平均煤耗率最小的厂级负荷经济调度模型，通过遗传算法求解各机组调度出力；最后，通过仿真实例分析验证本文厂级负荷经济调度方法的有效性。仿真结果表明：本文厂级负荷经济调度方法能够准确建立机组煤耗预测模型，相较于单机调度模式，厂级负荷经济调度方法对机组间负荷分配更为合理，降低了全厂平均煤耗率，提升了机组的节煤潜力，最高可节煤1.77 g/(kW·h)。
（来源：《热力发电》 作者：郑伟 姚远 代邦武 常玉清 孙晓辉）
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