【摘 要】
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针对火电厂物质能量流动高度复杂性和关联性强的特点，用传统方法难以对测量数据进行信息重要度分析的问题，在确定其信息重要度影响评价因素的基础上，确定了火电厂DCS 测量信息重要度的负荷互信息度量。采用基于关联聚类的方法，对某发电厂的近300 个测量数据进行了信息重要度分级，并在基本算法的基础上设计可调尺度的通用算法。计算实例表明，该方法简便、有效，可用于海量火电厂测量数据的负荷互信息重要度的分析。
【机 构】
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哈尔滨工业大学能源与动力工程学院,哈尔滨150001
【出 处】
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中国动力工程学会第三届青年学术年会
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针对火电厂物质能量流动高度复杂性和关联性强的特点，用传统方法难以对测量数据进行信息重要度分析的问题，在确定其信息重要度影响评价因素的基础上，确定了火电厂DCS 测量信息重要度的负荷互信息度量。采用基于关联聚类的方法，对某发电厂的近300 个测量数据进行了信息重要度分级，并在基本算法的基础上设计可调尺度的通用算法。计算实例表明，该方法简便、有效，可用于海量火电厂测量数据的负荷互信息重要度的分析。
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