[发明专利]加权和自适应并行关联规则的火电机组能耗动态优化方法

权利要求书

1.一种加权和自适应并行关联规则的火电机组能耗动态优化方法，其特征在于，包括如下步骤：

对影响火电机组的供电煤耗的工况进行分析确定，和对影响火电机组的供电煤耗的特征变量属性约简；

根据不同的所述工况对数据进行分组，并根据所述供电煤耗对数据筛选分析出目标候选数据项；

根据所述目标候选数据项，建立能耗关联规则模型，对所述能耗关联规则模型的后项差异系数加权，根据加权后的所述能耗关联规则模型的后项计算自适应阀值；

根据所述自适应阀值，计算所述能耗关联规则模型，挖掘不同工况下的能耗优化有效强关联规则，根据所述有效强关联规则建立全工况特征变量参数动态的寻优库；

根据采集到的所述火电机组实时运行数据确定当前工况，实时动态匹配所述当前工况对应的当前寻优库，根据所述当前寻优库实现对所述火电机组进行动态能耗优化运行；

其中，所述对所述能耗关联规则模型的后项差异系数加权的步骤，包括：计算供电煤耗的差异系数；根据所述差异系数对支持度和置信度采用集中度加权作为关联规则支持项的等效权重系数；按照等效加权后的支持度从大到小排列，建立支持度关联规则矩阵；按照等效加权后的置信度从大到小排列，建立置信度关联规则矩阵；

所述根据加权后的所述能耗关联规则模型的后项计算自适应阀值的步骤，包括：建立“序号-后项”的样本集，将关联规则阈值的求取转换为一个“序号-后项”的样本集的二分类问题；采用轮廓系数作为分类密集与分散程度的评估指标，建立新的“序号-轮廓系数”的样本集，求取出二分类器最佳阈值对应的序号；根据所述二分类器最佳阈值对应的序号，对应找出最小支持度和最小置信度为阀值；

所述建立新的“序号-轮廓系数”的样本集，求取出二分类器最佳阈值对应的序号的步骤，包括：

建立“序号-轮廓系数”样本集的多项式拟合曲线函数：

对所述多项式拟合曲线函数的单调性进行判断；

当f(i)的一阶导数f(i)′＞0对于i∈(1,2,3,...,k)恒成立，即f(i)为单调递增数时，即假定在某一点(x_t，f(x_t))，此时轮廓系数值递增量Δf(i)最大，再增大i，轮廓系数曲线继续增大而趋于平缓，此时f(x_t)″＝0，对应x_t向下取整t作为二分类器阈值；

当f(i)的一阶导数f(i)′＜0对于i∈(1,2,3,...,k)恒成立，即f(i)为单调递减函数时，此时轮廓系数最大值f(i)max对应点为(1，f(i＝1))，此时二分类器阈值对应的序号为“1”；

当存在i∈1,2...k，f(i)的一阶导数f(i)′＝0，且f(i)″≠0时，当轮廓系数S(i)首次出现极最大值时，后项集供电煤耗中各样本二分类效果较佳，对应事件发生的概率亦较大，此时f(i)″＜0，且i的最小值x_t-min为二分类器阈值，点(x_t-min，f(x_t-min))为二分类器阈值所对应的最佳点，对应x_t-min向下取整t作为二分类器阈值。

2.根据权利要求1所述的加权和自适应并行关联规则的火电机组能耗动态优化方法，其特征在于，所述对影响火电机组的供电煤耗的工况进行分析确定的步骤，包括：

把对影响火电机组的供电煤耗的外部条件参数作为工况划分依据，对每个所述外部条件进行聚类分析并确定较佳聚类数量；

组合多个外部条件以确定多个不同工况，并根据所述不同工况对样本区分。

3.根据权利要求1所述的加权和自适应并行关联规则的火电机组能耗动态优化方法，其特征在于，所述对影响火电机组的供电煤耗的特征变量属性约简的步骤，包括：

通过热力发电过程机理分析，定性选取所述供电煤耗相关联的能耗相关指标；

从数据库中采集大量所述供电煤耗和所述相关指标的数据作为分析对象；

经过数据预处理和稳定性判定后对能耗分析体系指标与供电煤耗关联度计算；

结合机理分析和灰色关联度系数排名较前的相关指标，最终确定能耗特征主要变量。