火电厂优化运行中数据挖掘技术的应用

火电厂优化运行中数据挖掘技术的应用

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，提高火电厂经济效益。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。

标签：火电厂；优化运行；数据挖掘技术

Abstract：With the development of information technology and network technology，data mining technology emerges as the times require，and has been applied in many industries. The introduction of data mining technology into the operation system of thermal power plants can significantly improve the operation efficiency of thermal power plants，ensure the successful completion of the optimization objectives of thermal power units，and increase the economic benefits of thermal power plants. Based on this，this paper analyzes the optimal operation of thermal power plant and data mining technology，and gives the measures of data mining technology application.

Keywords：thermal power plant；optimized operation；data mining technology

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隱患，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