基于历史数据聚类的火电机组工况划分

基于历史数据聚类的火电机组工况划分

论文摘要

针对调峰背景下火电机组非稳态工况增多,以及常见运行工况偏离设计工况等问题,提出了基于历史运行数据聚类的工况划分模型。首先,考虑到运行数据中非稳态工况与稳态工况并存的情况,以功率作为特征变量,提出基于功率差值期望区间估计的稳态判别算法,筛选出历史数据中的非稳态工况;其次,由于稳态工况下外部边界条件变量的分布差异性,提出改进的多步K-均值聚类算法进行稳态工况的划分,并利用silhouette评价准则确定每步条件下的最佳聚类数;最后,采用某实际发电用重型燃气轮机的历史运行数据进行模型验证。通过与传统K-均值聚类算法比较,所提出的模型能够有效解决工况分类数目较少以及样本分布不均的问题。

论文目录

  • 0 引 言
  • 1 历史运行数据的稳态工况判别
  • 2 稳态工况的划分
  •   2.1 K- 均值聚类算法的原理介绍
  •   2.2 基于多步K- 均值聚类的稳态工况划分
  • 3 案例分析
  •   3.1 数据介绍
  •   3.2 稳态筛选
  •   3.3 结果讨论
  • 4 结 论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 王仲,顾煜炯,韩旭东,杨建球,黄元平

    关键词: 历史运行数据,工况划分,稳态判别,多步均值聚类

    来源: 仪器仪表学报 2019年02期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 电力工业

    单位: 华北电力大学能源动力与机械工程学院国家火力发电工程技术研究中心,广东粤电中山热电厂有限公司

    基金: 国家重点研发计划(2017YFB0603904-4)项目资助

    分类号: TM621

    DOI: 10.19650/j.cnki.cjsi.J1804232

    页码: 90-95

    总页数: 6

    文件大小: 315K

    下载量: 196

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