【摘 要】
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在大数据、人工智能技术迅速发展的背景下,研究基于大数据分析的厂级快速性、经济性、环保性多目标负荷优化分配,对建设智能电厂及机组节能减排等工作具有重要意义.本文引入
【机 构】
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华北电力大学生物质发电成套设备国家工程实验室; 中国司法大数据研究院有限公司; 华北电力大学动力工程系; 山西漳电同华发电有限公司; 华北电力大学电站设备状态监
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.51806064);博士后科学基金特别资助(No.2019TQ0091);吴仲华奖励基金资助项目
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在大数据、人工智能技术迅速发展的背景下,研究基于大数据分析的厂级快速性、经济性、环保性多目标负荷优化分配,对建设智能电厂及机组节能减排等工作具有重要意义.本文引入大数据技术分析方法,以模糊粗糙集为基础,计算可控运行参数最简属性集,通过粒子群算法对支持向量机进行改进,建立负荷优化预测模型。利用MapReduce编程模型实现对NSGA-Ⅱ算法的并行化处理,计算完成厂级多目标负荷优化。以山西漳电同华发电有限公司660 MW燃煤发电机组为验证目标,研究结果表明:大数据分析方法满足厂级负荷优化分配,且节能环保效果良好;相较于传统负荷优化分配方法,大数据分析方法计算效率明显提高,优化效果显著。
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