摘要：合理确定火电厂优化运行目标值是机组运行性能的实施诊断和运行效率的有力保障。与传统方法相比，当下机组运行状态的准确确定可以通过数据挖掘技术实现。通过对规模化数据的有益提取，对火电厂运行状态的数据监测。为进一步优化火电厂运行提供有效方法和技术支持。本文就数据挖掘技术在火电厂优化运行中的几个方面和未来应用前景做出浅要分析。
关键词：数据挖掘技术；火电厂；优化运行；应用
前言：计算机信息化管理技术的不断发展使得大型火电厂信息化系统控制得以普遍应用。采用集散控制系统DCS和PLC程控系统，提高了运行机组的自动化水平。火电厂监控信息系统采集和处理整个火电厂实时运行数据，信息化是大型火电机组发展的必然趋势。其中数据挖掘技术从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中的信息，通过计算机统计分析处理将有益信息最大化提取整理，极大地提高了火电厂运行的效率和价值实现率。
一、火电厂优化运行的目的和现存问题
（一）火电厂优化运行目的
保持火电机组在运行过程中处于最佳状态，在应对外部环境干扰和合理负荷条件下达到参数最优和控制操作是火电厂优化运行的根本目的。充分发挥火电机组运行的经济效能，合理预估火电机组运行过程中的损耗取决于是否能够正确的确定火电优化运行目标值。在当今电力使用分布不均，地域性差异严重存在的环境下，运行机组负荷范围也随之增大，使火电厂运行参数承非线性发展。给数据的整理带来阻碍。另外，火电机组设备之间的关联影响，也使对系统的建模分析变得困难。采用适当方法，对火电机组运行中产生的庞大数据进行分析建模，提取有效数据，能够优化火电厂运行，提高经济效益，避免资源浪费，并在一定程度上提升设备运行环保效益。
（二）火电厂优化运行现存问题
《中国电力大数据发展白皮书》指出，在电力生产环节，电力生产的计量和管理变得日趋复杂。火电厂因地域性差异和历史原因存在规模大小不统一，地域分布不统一，设备指标不统一的综合性问题。随着国家经济发展，电力数据具有量大，分布广，类型多的特点。这些庞大的数据，如果能够挖掘分析好，就能释放大数据的真正价值。现今阶段，大数据挖掘技术在火电厂优化中的应用还相对单一。还需应对现有需要，就特定的数据进行深层次挖掘，保障实现资源的最大化利用，设备的最优化运行。
二、数据挖掘技术目前在火电厂优化运行中的应用
（一）数据挖掘技术在运行优化目标值确定中的应用
影响运行优化目标值的方面分为两个，分别是参数指标和运行控制。在当前实际运行中，运行优化目标值的确定，因其多方因素是重点也是难点。数据挖掘，通过对大量关联数据的整理分析，以某项指标为参考依据，发现数据的定量或曲线关联规则。
当前采用数据的模糊关联处理方法是确定运行优化目标值的主要方法。因运行参数之间因外界和自身因素存在复杂的关系，包括人为操作因素、机组负荷比重差异及不同参数水平。通过量化分析相关关联参数，建立模糊关联模型，通过对大量生产产生数据的分析，得到某一定量中机组运行的最优数据，确定运行目标优化值。
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（二）数据挖掘技术在火电厂运行状态监测中的应用
数据挖掘技术依据信息技术的发展有其自身的发展进程，当前数据挖掘技术日益趋于成熟，其研究和应用都得到了极大地提升。西方国家数据挖掘技术在机组运行中的动态监测运用较早，我国在这一领域发展较为滞后。通过对火电厂运行状态的实际监测，得到相关动态数据，并通过数据挖掘技术对所得数据进行分析，可以从中得到机组运行效率较高时的运行参数，为更好地实现运行最优化提供数据依据。
在能量转换输出层面，能够明确火电机组在工作过程中能量的转换比和输出比，对于整体把控生产经济效益是很重要的。通过对火电厂能源的损失对比，利用数据挖掘分析技术，找出造成能源损失的关键因素，了解能量损失和机组运行之间的关联，进而有针对性的研究相应措施加以完善改进，可以有效的平衡热电厂的经济产出比。
三、火电厂优化运行中数据挖掘技术的应用前景
（一）结合专业知识创建更优模型
挖掘建模根据挖掘目标和数据形式的不同可以分为分类与预测、关联规则、时序模式、聚类分析、偏差监测等模型。其中火电厂优化运行中主要采用量化关联模型，对关联数据进行分析提取。进而确定目标优化值和有效运行参数。在火电厂运行发展的过程中。应结合专业知识，对现有挖掘技术进行研究，创建更多的数据挖掘模型。并在实践过程中加以实验运用，以期得到更优化的目标参数，为火电厂的优化运行提供可靠依据，并对所需数据的分析工作带来更多可能。
（二）在更宽泛的火电厂应用领域加以应用
目前，数据挖掘技术在火电厂的应用范围具有相对的局限性。主要应用于机组的运行优化数据分析和运行参数监测中。随着火电厂的规范化管理，在更多的领域中也可以运用数据挖掘技术，达到高效的管理目的。
在技术操作层面，应该开发利用数据挖掘功能。对现有技术操作参数进行规模性分析，从中找出相应的问题并加以解决。通过对操作生产技术的不断革新，使火电运行发挥其最大经济效益。
在火电厂运行的经济管理方面也可以适当探求数据挖掘技术的应用。通过大数据挖掘技术对火电厂平行运行的经济效益数据比对，明确自身经济效益的地位，制定生产经营方案，确定年度经营效益目标。
结论：随着社会的不断进步，城市建设和环境保护部门对火电厂的规划建设和经营管理都做出了相应要求。国家对火电节能减排要求逐步提高，探求数据挖掘技术在火电厂优化运行中的应用，是提高火电厂运行质量和控制规范排量的有效途径。通过对数据挖掘知识的学习研究，将数据挖掘技术在实际应火电运行中加以应用，发挥其更大作用，具有十分重要的现实意义。
参考文献：
[1]张桦.数据挖掘技术在火电厂优化运行中的应用[J].城市建设理论研究（电子版），2016（27）：72-73.
[2]王丽洋，陶宏伟.数据挖掘在火电厂运行优化目标值确定中的应用[J].科技风，2015（20）：148-150.
[3]李建强，牛成林，谷俊杰，刘吉臻.数据挖掘在火电厂运行参数优化目标值确定中的应用[J].华北电力大学学报（自然科学版），2008（04）：53-56.
[4]裘国相，汪思源，王文标.数据挖掘在火电厂运行优化目标值确定中的应用[J].自动化技术与应用，2006（03）：6-9.
论文作者:杨利刚
论文发表刊物:《基层建设》2018年第36期
论文发表时间:2019/2/13
标签：火电厂论文; 数据挖掘论文; 数据论文; 技术论文; 机组论文; 目标值论文; 火电论文; 《基层建设》2018年第36期论文;