基于数据挖掘的火电机组多目标优化控制策略

admin · 发表于 2024-2-4 18:10:45

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针对当前节能减排的大背景和电厂人员实现此目标的迫切愿望，本文对火电机组在线性能监测、稳态优化及控制技术进行了相关研究，在此基础上设计并完成一套基于数据挖掘的火电机组多目标优化控制软件。论文归纳了耗差分析的统一性原则；理论与实际数据相互对照分析，总结了主要可控参数对于机组性能的影响；提出一种基于粒计算的最优决策规则发现算法；使用该算法挖掘规则并建模得到最优参数模型，实现稳态优化；使用预测控制技术实现动态控制，并结合稳态优化提出基于数据挖掘的火电机组多目标控制策略。在主参数变化时，借助热力学和变工况理论，分析并得到机组内不同组件在工作点上的简化模型。配合这些模型，建立单个参数改变时汽轮机变工况计算的统一性原则，用来指导汽轮机不同参数的耗差计算。统一的模型和原则简化了耗差分析计算中对于不同参数的分析过程，可以避免不同参数变化时可能存在的假设矛盾。了解参数变化对于机组性能的实际影响是寻优工作的基础。文中研究了锅炉出口氧量、主蒸汽压力和排汽压力等主参数对于机组性能影响的途径、原因，并以实际数据的统计关系验证了理论的可行性。这些结论不仅为火电机组优化运行研究者提供了相关参考，也为人工获得最佳参数提供了有效方法。提出基于粒计算的最优决策规则发现算法。在数据挖掘中引入粒的概念，根据信息系统中粒的相关概念和映射，通过粒的有关运算完成关联规则挖掘中搜索各阶频繁项候选集的过程，提高候选项集生成速度。以决策表为应用对象，通过增加定理和推论对优化规则发现进行改进。由于优化决策规则能够减少频繁项候选集的数目，所以可以进一步提高候选项集生成速度。提出基于数据挖掘的火电机组稳态优化方案并完成优化软件。以基于粒计算的优化决策规则发现为主要方法，通过稳态工况选择、边界值去除、数据挖掘和最小二乘建模等过程得到性能最高的优化参数模型。由于方案中增加了对于数据集不含极值点和数据集不满足挖掘要求的处理机制，从而具有更广的适用范围。提出基于数据挖掘的火电机组多目标优化控制策略并完成辨识和控制软件。在实现稳态优化的基础上，以子空间辨识算法得到状态空间模型，采用多模型切换来适应机组的非线性特性，最后使用状态空间模型的预测控制算法完成主要回路的动态控制。由于II可以在提高控制效果的同时达到节能减排的目的，该软件具有良好的实际应用前景。

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