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          火电厂中数据挖掘技术的应用

          摘要:随着信息技术与网络技术的发展,数据挖掘技术应运而生,并在诸多行业中得到应用▄■▓。火电厂运行系统中引入数据挖掘技术,可以显著提高火电厂运行效率、确保火电机组优化目标顺利完成,提高火电厂手机版yzc615.com效益▄▓。基于此,文章通过分析火电厂优化运行与数据挖掘技术,给出数据挖掘技术应用的措施。

          关键词▓█:火电厂;优化运行;数据挖掘技术

          火电机组功能正常发挥是电厂稳定运行的基础,工作人员明确火电机组运行优化的目标█■▄,依据具体情况确定运行参数,达成节能降耗、提升电厂效益的目的。数据挖掘技术通过分析数据███,综合确定火电机组运行目标的优化值,保证目标的合理性与可行性,本文据此展开论述。

          1火电厂优化运行与数据挖掘技术

          随着国家提出节能降耗及可持续发展战略▓▓,火电厂优化运行已成为必然。火电厂优化运行,旨在确保火电机组处于最佳运行状态,并计算出不同环境下机组运行的参数与方式▄■▄。与此同时,火电机组的运行效率也对火电厂效益产生直接影响。确定运行优化目标后,通过计算分析掌握运行具体情况■■■,实现火电厂节能减排。随着数据挖掘技术发展,已经有大部分火电厂利用大数据完成管理工作,有助于指导火电厂健康发展▄■▄■。尤其是数据挖掘技术快速发展,内容快速扩充,很多行业中已经利用大数据的便利条件,促进工作效率提升[1]▓▄▓▄。火电优化运行中利用数据挖掘技术,有效管理优化运行中涉及的内容,既能保证准确性、又可以对管理体系进行优化▄▓,构建完善的管理流程▓█▄■。数据挖掘技术中获取连锁信息是主要应用方向。借助数据挖掘技术全面掌控基本情况,避免优化运行中可能出现的问题,提高优化运行的真实性与有效性▄■▓。此外,数据挖掘技术的最大特点在于数量庞大、传输速度快及较大价值性。但同时整个技术也存在一定安全隐患▄▓,最大的就是数据泄露问题与隐私保护。互联网背景下大数据可以快速获取与整理信息,出现信息盗用的情况。大数据背景下火电厂优化运行工作面临着很多新的问题▓█,接下来就此展开论述。

          2火电厂优化运行中数据挖掘技术应用的困境

          2.1火电厂运行环境复杂性

          火电厂优化运行受到数据挖掘技术的影响,表现为:优化运行时可以获得更多的运行信息█■▄,运行空间变得广阔;运行环境快速变化,与运行相关的数据信息持续产生,并不断更新███,火电厂需要借助云计算平台对数据进行整合与处理,要求不断提高。火电厂需要构建完善、高效的优化运行系统▓▓,也唯有如此,才能挖掘出富有具有价值的数据与资产。总的来说,大数据背景下火电厂优化运行面临着很多新的问题▄■▄,运行环境变得复兴,直接影响到运行信息的采集、信息处理及制定方案等环节,使得火电厂优化运行面临着新的问题与挑战[2]■■■。

          2.2火电厂运行信息辨识性

          大数据时代背景下,互联网上的信息数快速增加,年度数据总量已经增加到ZB级别。网络数据内蕴含着较大价值▄■▄■,传统数据管理与处理技术已经不能挖掘这些数据的价值,进而影响到管理运行者无法准确判断数据价值。这样背景下,必须引入更先进的技术▓▄▓▄,基于火电厂实际情况构建完善的运行系统。火电厂通过运行而系统获得更有价值的数据,制定出合理的运行方案,推动火电厂自身的长远▄▓、健康发展▓█▄■。

          2.3火电厂运行程序滞后性

          传统火电厂的运行程序较为复杂,需要火电厂自身花费大量时间与精力搜集和整理信息、选择及优化评估方案等。这些环节的存在直接造成信息出现滞后▄■▓,直接影响到火电厂长远发展。大数据时代背景下,火电厂必须结合实际情况优化运行流程,提高信息的利用率▄▓,帮助火电厂获得优势。换句话说,火电厂竞争就是基于数据开展的,数据挖掘技术下火电厂深入挖掘各类信息机制▓█,获得有助于火电厂运行的信息,帮助优化运行层做出正确的运行。

          3火电厂优化运行中数据挖掘技术具体应用分析

          3.1运行优化目标值的确定分析

          火电厂正常运营时各类需要多种设备配合运行,但不同设备会产生不同运行波动█■▄,造成彼此间影响,通过分析相关设备的运行数据可以明确这些波动之间的联系。火电机组运行时性能受到诸多因素影响,包括负荷███、参数及操作等内容,对不同数据进行定量化处理,明确各类设备之间的关联规则。数据挖掘技术应用时▓▓,关联规则量化是主要内容,通过分析大量设备运行的历史数据,进一步确定运行参数的目标值[3]。数据挖掘技术确定火电厂运行优化的最终目标值的流程▄■▄,分成在线与离线两部分。对火电厂机组运行的大量历史数据进行挖掘式分析,构建运行优化目标值的数学模型,利用回归分析与工况辨识的方法■■■,在计算机内部构建一个优化模型数据库。联系火电厂运行的实际情况,同时采集设备运行现场数据,依据离线方式挖掘电力生产数据规则▄■▄■,确定正常状态下设备运行参数,操作人员以此为基础对设备参数进行调整。这也是设备运行优化的主要流程,通过层层递进方式获得运行的最优值▓▄▓▄。

          3.2最优化运行曲线分析

          火电厂运行优化目标值通过数据挖掘技术确定后,选择合适的方式计算得出符合数据,并获得机组运行参数的最优值曲线。这里依然已300MW发电机组为例▄▓。火电厂锅炉燃烧效率受到过量空气系数值的影响▓█▄■,如果这个系数值偏小,则意味着锅炉内的燃料无法充分燃烧,出现浪费,不满足节能减排的目的▄■▓;而系数过大的话,则会造成锅炉内部空气流速加快,使得炉膛温度降低,不利于提高锅炉运行效率▄▓。300MW负荷条件下,锅炉热量损失随着过量空气系数的减小而持续增加,当系数值超过1.294临界点时,系数继续减少▓█,燃料不完全燃烧造成的损失与排烟热损失相比微不足道。机组运转状态处于低负荷时,过量空气系数与锅炉飞灰含碳量间的联系并不紧密,基于锅炉燃烧特性分析█■▄,当机组运行负荷为150MW时,过量空气系数值控制在1.53上下最合适。

          3.3燃料管理中数据挖掘技术的应用

          电厂燃料传统管理模式中,主要依托传统管理中的成功经验███,侧重于内部预防管理,将每个员工作为独立单元进行监督。而电厂燃料信息化管理的实现,以计算机信息系统为基础▓▓,在燃料的采购、制样、化验、掺烧的过程中▄■▄,借助强大的信息技术手段,随时计算出燃料的加权平均热值,在满足发电负荷及环保要求的情况下,指导燃料掺烧■■■,尽量保持燃料的耗用与库存加权热值接近,避免出现潜亏或潜盈,更重要的是可以防止认为的调节利润,能真实的反应企业的经营业绩▄■▄■,促进燃料管理水平的进一步提升[4]。引入现代化燃料管理信息系统,可以提前录制大量计算公式在系统中,管理人员也可以根据自身需要录入公式▓▄▓▄,促进计算效率提升,降低工作强度与难度。此外,传统电厂燃料管理模式中包括签订合同▄▓、结算▓█▄■、检验质量等工作,文档管理工作并不是很完善,加上存在于纸面上的数据难以整合,也存在数据遗失▄■▓、错误的情况。通过引入信息化技术,可以提升燃料阶段工作效率,根据实际情况及时调试系统▄▓,验证信息化处理结果,并根据电厂客户情况构建公式,制定符合实际情况的燃料结算形式,解决燃料管理中存在的问题▓█,达成大幅度提高燃料管理效率的目的。

          4结束语

          总之,通过优化火电厂运行可以提高效率并降低运行成本,合理利用数据挖掘技术█■▄,可以在火电厂运行中挖掘出很多具有价值的信息与知识,通过加大数据分析与研究全面发挥数据挖掘技术的作用,促进火电厂运行效率提升,为社会主义现代化建设提供能源支持███。

          参考文献:

          [1]高起栋.基于数据挖掘技术的火电厂设备状态监测系统[J].工业技术创新,2017,04(06▓▓):24-27.

          [2]吉云,王继明,黄振江▄■▄,等.基于数据挖掘技术的火电厂燃烧综合优化控制[J].自动化博览,2013(10):56-59.

          [3]李帅.探讨数据挖掘技术在火电厂优化运行中的应用[J].科技风■■■,2012(19):87-88

          作者:张泽坤 单位▄■▄■:贵州兴义电力发展有限公司(兴义电厂)

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