本发明涉及电力优化运行领域,尤其涉及一种基于关联规则的火电厂排烟温度基准值确定方法及装置。
背景技术:
火电机组经济性能分析、评价,对进一步提高火电机组的优化运行能力具有重要的意义。由于设备及运行操作水平等原因,火电机组当前运行的参数值会偏离相应工况条件下的基准值,使得火电机组的运行指标偏离基准值。为了使运行参数在运行中始终保持基准值,使机组发挥高参数的优势,对其参数进行基准值分析是一项非常重要的工作。
目前,火电机组优化运行涉及到多子系统串联的复杂大系统,各实际系统受到各种不确定性因素的影响,难以用精确模型描述特定参数基准值。而利用设计值为基础的建模方式,一方面受到大气环境、煤质特性的多样化影响,另一方面受到机组因长时间运行导致性能变化引起基准值偏离设计值的影响,导致计算结果准确度不足。利用实验寻求优化运行数据的方式不仅要求大量的现场试验,而且很难满足变工况下的优化运行情况,通常要求布置额外的测点,工作量繁多。
因此,提出一种基于关联规则的火电厂排烟温度基准值确定方法及装置以解决建模法难以用精确模型描述特定参数基准值,且实验法难以满足变工况下的优化运行情况,工作量繁多的技术问题。
技术实现要素:
本发明提供了一种基于关联规则的火电厂排烟温度基准值确定方法及装置,解决了建模法难以用精确模型描述特定参数基准值,且实验法难以满足变工况下的优化运行情况,工作量繁多的技术问题。
本发明提供了一种基于关联规则的火电厂排烟温度基准值确定方法,包括:
s1、获取目标参数在目标时间段内的历史数据,其中,目标参数包括:负荷、供电煤耗和排烟温度;
s2、根据预置稳态工况要求,选择历史数据中目标参数的稳态工况数据;
s3、利用canopy法对稳态工况数据进行聚类处理,得到l个数据簇,其中,l个数据簇集合为事务集d,再对每个数据簇进行等宽分箱离散化处理,得到n个数据区间样本;
s4、利用predictiveapriori算法对事务集d进行关联规则挖掘,得到预置数量的关联规则,其中,关联规则包括:负荷区间、供电煤耗区间、排烟温度区间和预测精度;
s5、确定高于预测精度阈值以及低于供电煤耗阈值的关联规则,并选择关联规则中排烟温度区间的中心值作为排烟温度基准值。
作为优选,步骤s1具体包括:
从火电机组dcs(distributedcontrolsystem)系统中获取目标参数在目标时间段内的历史数据,其中,目标参数包括:负荷、供电煤耗和排烟温度。
作为优选,预置稳态工况要求为:
每分钟排烟温度的变化幅度低于0.05℃。
作为优选,步骤s3具体包括:
a、将稳态工况数据向量化后生成数据列表list,并初始化第一距离阈值t1和第二距离阈值t2,其中t1>t2;
b、在数据列表list中任取一点p,如果当前不存在canopy类,则把p作为一个canopy类,并计算点p与所有canopy类之间的距离,将点p加入到与点p的距离小于第一距离阈值t1的canopy类之中,若点p与某个canopy类的距离小于第二距离阈值t2,则将点p从数据列表list中删除;
c、重复步骤b直至数据列表为空,得到l个数据簇;
d、对l个数据簇进行数据清洗,去除噪声数据和无关数据,得到清洗后的l个数据簇,其中,清洗后的l个数据簇集合为事务集d;
e、对每个清洗后的数据簇进行等宽分箱离散化处理,得到n个数据区间样本。
作为优选,步骤s4具体包括:
a、初始化生成子集的项目数k,期望返回关联规则的预置数量;
b、随机生成包含k个项的关联规则并计算出置信度c、支持度s(x)和预测精度概率分布πi(c),其中,
c、扫描各项集的支持度s,删除支持度s小于最小支持度τ的项集;
d、基于贝叶斯法则计算预测精度即:
其中,为二项式分布,πi(c)为预测精度概率分布;
e、对预测精度进行排序,如果关联规则中的规则精度更新,则增大最小支持度τ;
f、计算k=k+1,当k=3时,执行步骤g,当k=2时,返回执行步骤b;
g、输出预置数量的最好的关联规则best(1),best(2)…,best(n)。
本发明提供了一种基于关联规则的火电厂排烟温度基准值确定装置,包括:
获取单元,用于获取目标参数在目标时间段内的历史数据,其中,目标参数包括:负荷、供电煤耗和排烟温度;
数据选择单元,用于根据预置稳态工况要求,选择历史数据中目标参数的稳态工况数据;
聚类和离散单元,用于利用canopy法对稳态工况数据进行聚类处理,得到l个数据簇,其中,l个数据簇集合为事务集d,再对每个数据簇进行等宽分箱离散化处理,得到n个数据区间样本;
关联规则挖掘单元,用于利用predictiveapriori算法对事务集d进行关联规则挖掘,得到预置数量的关联规则,其中,关联规则包括:负荷区间、供电煤耗区间、排烟温度区间和预测精度;
基准值确定单元,用于确定高于预测精度阈值以及低于供电煤耗阈值的关联规则,并选择关联规则中排烟温度区间的中心值作为排烟温度基准值。
作为优选,获取单元具体用于从火电机组dcs(distributedcontrolsystem)系统中获取目标参数在目标时间段内的历史数据,其中,目标参数包括:负荷、供电煤耗和排烟温度。
作为优选,预置稳态工况要求为:
每分钟排烟温度的变化幅度低于0.05℃。
作为优选,聚类和离散单元具体包括:
第一初始化子单元,用于将稳态工况数据向量化后生成数据列表list,并初始化第一距离阈值t1和第二距离阈值t2,其中t1>t2;
聚类子单元,用于在数据列表list中任取一点p,如果当前不存在canopy类,则把p作为一个canopy类,并计算点p与所有canopy类之间的距离,将点p加入到与点p的距离小于第一距离阈值t1的canopy类之中,若点p与某个canopy类的距离小于第二距离阈值t2,则将点p从数据列表list中删除;
重复子单元,用于返回聚类子单元直至数据列表为空,得到l个数据簇;
数据清洗子单元,用于对l个数据簇进行数据清洗,去除噪声数据和无关数据,得到清洗后的l个数据簇,其中,清洗后的l个数据簇集合为事务集d;
离散子单元,用于对每个清洗后的数据簇进行等宽分箱离散化处理,得到n个数据区间样本。
作为优选,关联规则挖掘单元具体包括:
第二初始化子单元,用于初始化生成子集的项目数k,期望返回关联规则的预置数量;
第一计算子单元,用于随机生成包含k个项的关联规则并计算出置信度c、支持度s(x)和预测精度概率分布πi(c),其中,
剔除子单元,用于扫描各项集的支持度s,删除支持度s小于最小支持度τ的项集;
第二计算子单元,用于基于贝叶斯法则计算预测精度即:
其中,为二项式分布,πi(c)为预测精度概率分布;
排序子单元,用于对预测精度进行排序,如果关联规则中的规则精度更新,则增大最小支持度τ;
判断子单元,用于计算k=k+1,当k=3时,跳转至输出子单元,当k=2时,返回至第一计算子单元;
输出子单元,用于输出预置数量的最好的关联规则best(1),best(2)…,best(n)。
从以上技术方案可以看出,本发明具有以下优点:
本发明提供了一种基于关联规则的火电厂排烟温度基准值确定方法,包括:s1、获取目标参数在目标时间段内的历史数据,其中,目标参数包括:负荷、供电煤耗和排烟温度;s2、根据预置稳态工况要求,选择历史数据中目标参数的稳态工况数据;s3、利用canopy法对稳态工况数据进行聚类处理,得到l个数据簇,其中,l个数据簇集合为事务集d,再对每个数据簇进行等宽分箱离散化处理,得到n个数据区间样本;s4、利用predictiveapriori算法对事务集d进行关联规则挖掘,得到预置数量的关联规则,其中,关联规则包括:负荷区间、供电煤耗区间、排烟温度区间和预测精度;s5、确定高于预测精度阈值以及低于供电煤耗阈值的关联规则,并选择关联规则中排烟温度区间的中心值作为排烟温度基准值。
本发明中,选取历史数据中的稳态工况数据,利用canopy法进行聚类处理,再通过等宽分箱离散化处理,最后利用predictiveapriori算法进行关联规则挖掘,得到各个典型工况下低供电煤耗对应的排烟温度基准值,能够有效指导火电机组优化经济运行,解决了建模法难以用精确模型描述特定参数基准值,且实验法难以满足变工况下的优化运行情况,工作量繁多的技术问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明提供的一种基于关联规则的火电厂排烟温度基准值确定方法的一个实施例的流程示意图;
图2为本发明提供的聚类与离散处理的流程示意图;
图3为本发明提供的关联规则挖掘的流程示意图;
图4为本发明提供的一种基于关联规则的火电厂排烟温度基准值确定装置的一个实施例的结构示意图。
具体实施方式
本发明实施例提供了一种基于关联规则的火电厂排烟温度基准值确定方法及装置,解决了建模法难以用精确模型描述特定参数基准值,且实验法难以满足变工况下的优化运行情况,工作量繁多的技术问题。
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
请参阅图1,本发明实施例提供了一种基于关联规则的火电厂排烟温度基准值确定方法的一个实施例,包括:
101、从火电机组dcs(distributedcontrolsystem)系统中获取目标参数在目标时间段内的历史数据,其中,目标参数包括:负荷、供电煤耗和排烟温度;
需要说明的是,根据需要确定的火电机组的dcs系统中获取负荷、供电煤耗和排烟温度在目标时间段内的历史数据,即可以选择在某段时间内以某一个典型工况运行情况下的历史数据。
102、根据预置稳态工况要求,选择历史数据中目标参数的稳态工况数据;
需要说明的是,根据预置稳态工况要求,即每分钟排烟温度的变化幅度低于0.05℃,从历史数据中选取符合要求的目标参数的稳态工况数据。
103、利用canopy法对稳态工况数据进行聚类处理,得到l个数据簇,其中,l个数据簇集合为事务集d,再对每个数据簇进行等宽分箱离散化处理,得到n个数据区间样本;
为了实现上述步骤103,请参阅图2,本发明提供了一种具体的方法,步骤包括:
a、将稳态工况数据向量化后生成数据列表list,并初始化第一距离阈值t1和第二距离阈值t2,其中t1>t2;
b、在数据列表list中任取一点p,如果当前不存在canopy类,则把p作为一个canopy类,并计算点p与所有canopy类之间的距离,将点p加入到与点p的距离小于第一距离阈值t1的canopy类之中,若点p与某个canopy类的距离小于第二距离阈值t2,则将点p从数据列表list中删除;
c、重复步骤b直至数据列表为空,得到l个数据簇;
d、对l个数据簇进行数据清洗,去除噪声数据和无关数据,得到清洗后的l个数据簇,其中,清洗后的l个数据簇集合为事务集d;
e、对每个清洗后的数据簇进行等宽分箱离散化处理,得到n个数据区间样本;
如表1所示,表1为1000mw工况下数据离散化的区间结果:
表1、1000mw工况下数据离散化的区间结果
104、利用predictiveapriori算法对事务集d进行关联规则挖掘,得到预置数量的关联规则,其中,关联规则包括:负荷区间、供电煤耗区间、排烟温度区间和预测精度;
为了实现步骤104,请参阅图3,本发明提供了一种具体的方法,步骤包括:
a、初始化生成子集的项目数k,期望返回关联规则的预置数量;
b、随机生成包含k个项的关联规则并计算出置信度c、支持度s(x)和预测精度概率分布πi(c),其中,
c、扫描各项集的支持度s,删除支持度s小于最小支持度τ的项集;
d、基于贝叶斯法则计算预测精度即:
其中,为二项式分布,πi(c)为预测精度概率分布;
e、对预测精度进行排序,如果关联规则中的规则精度更新,则增大最小支持度τ;
f、计算k=k+1,当k=3时,执行步骤g,当k=2时,返回执行步骤b;
g、输出预置数量的最好的关联规则best(1),best(2)…,best(n)。
105、确定高于预测精度阈值以及低于供电煤耗阈值的关联规则,并选择关联规则中排烟温度区间的中心值作为排烟温度基准值;
需要说明的是,对于期望返回的关联规则,确定高于预测精度阈值以及低于供电煤耗阈值的关联规则,可以得到如下关联规则:
power='(899.53-903.32)';coalconsumption='(275.15-276.45]';==>temp='(129.24-129.37]';acc:(0.95229);
其中,acc表示预测精度,power表示负荷,coalconsumption表示供电煤耗,temp表示排烟温度。以上规则解释为,负荷在(899.53-903.32)mw区间内,供电煤耗在(275.15-276.45)g/(kw·h)区间内,对应的强关联排烟温度在(129.24-129.37)℃区间内。经比较,此时供电煤耗低于供电煤耗阈值,表示机组运行有良好经济性,则认为该工况下对应的排烟温度区间为基准区间,取区间中心值为基准值。
对于强关联规则,寻找高于预测精度阈值以及低于供电煤耗阈值时对应的负荷条件和排烟温度条件,确定不同典型工况下排烟温度基准值。如表2所示的对典型工况下排烟温度基准值结果:
表2、典型工况下排烟温度基准值结果
本发明实施例中,选取历史数据中的稳态工况数据,利用canopy法进行聚类处理,再通过等宽分箱离散化处理,最后利用predictiveapriori算法进行关联规则挖掘,得到各个典型工况下低供电煤耗对应的排烟温度基准值,能够有效指导火电机组优化经济运行,解决了建模法难以用精确模型描述特定参数基准值,且实验法难以满足变工况下的优化运行情况,工作量繁多的技术问题。