基于生产数据挖掘的吹灰需求度置信规则库研究

钱虹; 宋亮; 陈琪琪; 陈纲

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基于生产数据挖掘的吹灰需求度置信规则库研究

发电技术论坛 | 更新时间：2025-09-28

- 基于生产数据挖掘的吹灰需求度置信规则库研究
- Confidence rule base for soot blowing demand based on production data mining
- 热力发电 2017年46卷第6期页码：113-118
- 作者机构：
  
  1. 上海电力学院自动化工程学院
  2. 华能上海石洞口第一电厂
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号： TM621.2;TP311.13
- 纸质出版日期：2017
- 稿件说明：
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钱虹, 宋亮, 陈琪琪, 等. 基于生产数据挖掘的吹灰需求度置信规则库研究[J]. 热力发电, 2017,46(6):113-118.

QIAN Hong, SONG Liang, CHEN Qiqi, et al. Confidence rule base for soot blowing demand based on production data mining[J]. Thermal power generation, 2017, 46(6): 113-118.
钱虹, 宋亮, 陈琪琪, 等. 基于生产数据挖掘的吹灰需求度置信规则库研究[J]. 热力发电, 2017,46(6):113-118. DOI：

QIAN Hong, SONG Liang, CHEN Qiqi, et al. Confidence rule base for soot blowing demand based on production data mining[J]. Thermal power generation, 2017, 46(6): 113-118. DOI：

摘要

为对锅炉积灰结渣受热面吹灰优化

以锅炉燃烧特性和吸热特性为理论依据对生产数据进行挖掘处理

建立吹灰需求度置信规则库。运用数理统计、贝叶斯理论

结合现场运行专家经验

完成吹灰策略集和征兆集的提取、规则的表示和规则变量的设定

并对规则库进行测试。结果表明

本吹灰需求度置信规则库对领域专家吹灰经验的知识描述符合电厂实际吹灰需求

达到了吹灰优化的目的。

Abstract

Aiming at optimizing the soot blowing for boiler

a confidence rule base was established by data mining

on the basis of combustion characteristics and heat absorption characteristics of the boiler. By using mathematical statistics and the Bayesian theory algorithm combined with the experts' operation experiences

the soot blowing tactic and symptom set was extracted

the rules are expressed and the rule variables were set. Moreover

the rule base was tested. The results show that

this confidence rule base meets the actual demand of soot blowing with description of the experts' experience and knowledge representation

which basically realizes soot blowing optimization.

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