【摘 要】
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电厂设备的复杂化给电厂的运行管理和故障诊断带来了技术难度。随着电厂自动化、信息化水平的不断提高,越来越多的数据被DAS系统存储到实时数据库中,这些数据包含了机组运行
【出 处】
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华北电力大学(保定) 华北电力大学
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电厂设备的复杂化给电厂的运行管理和故障诊断带来了技术难度。随着电厂自动化、信息化水平的不断提高,越来越多的数据被DAS系统存储到实时数据库中,这些数据包含了机组运行状态的各种特征,蕴涵着丰富的知识,但不明显、不直观。数据挖掘就是从大量不完全、有噪声、模糊的或者随机的数据中提取出有价值的知识。本文研究了决策树、粗糙集和关联规则挖掘方法在故障诊断中的应用,并根据设备的历史运行记录,对其可能的运行状态进行分类,提取出故障特征。实例证明,利用数据挖掘技术进行知识提取,有效克服了电厂故障诊断系统知识获取的瓶颈,具有实际的应用价值。
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