Расход угля, поставляемый генерирующими установками, является основным показателем уровня экономии и снижения энергопотребления установки. В данной статье с использованием технологии анализа больших данных проводится анализ исторических данных, связанных с энергопотреблением установки. Для различных диапазонов нагрузки построена модель анализа характеристик расхода угля для генерирующих установок с использованием обратного распространения нейронной сети, вычислена оценочная величина влияния каждого параметра, управляемого в различных рабочих состояниях, на расход угля, а также способность модели предсказывать в различных диапазонах нагрузки. Результаты показывают, что точность тренировки и прогнозирования модели анализа характеристик расхода угля на основе нейронной сети с обратным распространением находится в пределах ±0,6%, что указывает на высокую точность расчета модели; каждый управляемый параметр оказывает различное влияние на расход угля в различных рабочих диапазонах, но имеет определенные закономерности; в реальной эксплуатации необходимо сосредотачиваться на корректировке параметров, имеющих большую оценочная величина.

большие данные, генерирующие установки, расход угля, нейронные сети, обратное распространение, оценочный коэффициент, анализ чувствительности