基于改进kmeans算法的电站最优外部运行工况划分

秦绪华; 王秋平; 陈志强

欢迎来到能源电力期刊网！

English Version 读者登录期刊登录

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

基于改进kmeans算法的电站最优外部运行工况划分

热能科学研究 | 更新时间：2025-09-28

- 基于改进kmeans算法的电站最优外部运行工况划分
- Application of improved k-means algorithm in optimal operation of power plant
- 热力发电 2017年第5期
- 作者机构：
  
  1. 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院,吉林,长春,130000
  2. 东北电力大学自动化工程学院,吉林,吉林,132012
  3. 新疆电力科学研究院,新疆,乌鲁木齐,830001
- 作者简介：
  
  [ "秦绪华(1953―)，男，高级工程师，主要研究方向为电站智能测控技术，13943033576@139.com。" ]
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号： TP29
- 网络出版日期：2017-05-27，
  
  纸质出版日期：2017
- 稿件说明：
移动端阅览
秦绪华, 王秋平, 陈志强. 基于改进kmeans算法的电站最优外部运行工况划分[J]. 热力发电, 2017,(5).

QIN Xuhua, WANG Qiuping, CHEN Zhiqiang. Application of improved k-means algorithm in optimal operation of power plant[J]. Thermal power generation, 2017, (5).
秦绪华, 王秋平, 陈志强. 基于改进kmeans算法的电站最优外部运行工况划分[J]. 热力发电, 2017,(5). DOI：

QIN Xuhua, WANG Qiuping, CHEN Zhiqiang. Application of improved k-means algorithm in optimal operation of power plant[J]. Thermal power generation, 2017, (5). DOI：

摘要

采用电站历史运行数据对外部运行工况进行划分的结果取决于挖掘算法对数据的适应性。本文提出了适用于电站历史运行数据外部工况划分的k-means算法，并对该算法的初始聚类数与聚类中心的计算方法进行分析改进，将其应用于某电站历史运行数据的机组负荷、煤质特性的外部工况的数据挖掘中，并采用等宽度法对电站外界环境温度历史运行数据进行聚类分析。挖掘结果表明，本文提出的改进k-means算法和等宽度法的工况划分结果更合理，且可得到描述机组运行的最优外部运行工况组合，能为现场运行人员提供更合理的数据参考依据。

Abstract

关键词

Keywords

references

浏览量

235

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

基于生产数据挖掘的吹灰需求度置信规则库研究

基于全工况数据挖掘的多目标燃烧优化

电站大型燃气轮机振动特性

电站锅炉吹灰方案的合理制定

提高FK系列电站锅炉给水泵组可靠性的几项措施

基于改进kmeans算法的电站最优外部运行工况划分

Application of improved k-means algorithm in optimal operation of power plant

DOI：

摘要

Abstract

关键词

Keywords

references