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1.
融合粗糙集和模糊聚类的连续数据知识发现   总被引:55,自引:6,他引:49  
知识自动获取是困扰基于知识的系统普遍推广应用的瓶颈,粗糙集理论是一种从历史数据中发现规则知识的数学工具。该文针对粗糙集方法应用于电厂与电力系统数据挖掘中存在的连续属性离散化问题,提出了基于模糊聚类的离散化方法。采用模糊C平均(FCM)算法离散连续属性,获得各类的聚类中心以及属性值隶属于各聚类中心的隶属度矩阵,得到离散化的数据。将粗糙集方法应用于离散化后的数据挖掘隐含在历史数据中的知识。最后进一步讨论了置信度、支持度等指标对规则的评价方法。给出的汽轮机轴系振动故障诊断规则获取算例验证了整个知识发现方案的可行性。  相似文献
2.
电网一次调频能力的在线估计   总被引:24,自引:3,他引:21  
用于评价电网运行性能的指标很多,例如A1、A2和ACE,以及北美电网推出的新的控制性能评价标准CPS1、CPS2等,但是这些指标均是衡量电网总体运行性能的标准,不能用来评价电网在发生突发性事故时的快速调节能力。该文定义了电网的一次调频能力(PFCA)。并由定义结合方差分析得到了电网一次调频能力在静态及动态情况下的数学表达式,给出了可实际应用的计算方法,并讨论了计算过程中的参数误差对结果的影响。  相似文献
3.
发电机组并网运行一次调频的稳定性   总被引:24,自引:4,他引:20  
针对单机不稳机组并网后可能稳定这一现象进行了动态分析,证明了当电网有足够的一次调频稳定储备时,单机不稳的机组并入电网运行时,其自身的不稳定随之消失,但在一定程度上降低了电网的一次调频稳定性。进一步的分析表明:电网的稳定储备来源于:再热机组、不参加一次调频的机组、采用汽机跟随方式的机组等。  相似文献
4.
一次调频的随机过程分析   总被引:16,自引:4,他引:12  
传统的一次调频概念属静态范畴,不能满足生产实际的需要,该文从随机过程的角度来分析电力系统的一次调频过程,指出了原来基于静态假设得到的负荷分配公式的不足之处,最后得到两个修正系数;动态修正系数和机型系数。其中动态修正系数表示考虑动态特性之后电网周波方差的增大程度;机型系数表征了在考虑动态特性后由于发电机组结构形式的不同所分配到的负荷多少的变化程度。修正的公式可用于研究电网的调频问题。  相似文献
5.
基于关联规则的火电厂传感器故障检测   总被引:15,自引:4,他引:11  
为了克服建模误差对诊断结果的影响,充分利用火电厂的运行数据,提出一种基于关联规则的传感器故障检测的新方法。针对火电厂多传感器系统的特点和火电厂不同的运行工况,充分利用火电厂运行过程中存在的大量的冗余信息,对数据挖掘中的关联规则算法进行了改进。通过对生成的关联规则的评估和仿真,表明此关联规则能够很好地用于传感器故障检测,而且提高了计算速度。  相似文献
6.
火电单元机组的柔性控制   总被引:15,自引:6,他引:9  
针对汽轮机组各种运行方式的特点(包括优点和缺点),从能量供需协调的角度出发,提出了机组柔性控制,该控制方法结构简单,调整方便,不带非线性环节,具有明显的减弱锅炉气压广义对象非线性的作用,对于不同的机线都可以通过调整一个参数-能量供需协调度α,得到满足主汽压波动小,机组负荷适应性强的控制系统,该控制系统适用于机组在大范围的不同工况下运行,仿真表明了这一结果。  相似文献
7.
炉膛辐射能信号和热量信号的信息融合方法   总被引:14,自引:3,他引:11  
由于火电单元机组负荷控制对象具有大延迟、大时间常数的特性,常规反馈控制量很难兼顾系统的快速性和准确性,为此设计了一种领域内的信息融合方法。该文首先对辐射能信号和热量信号进行了频谱分析,然后将它们通过互补顾FRF(频率响应函数)对,减弱导致辐射能信号稳态精度不高、高频干扰大和热量信号响应燃料变化慢的频段,最后在领域内进行信号融合,得到更快速、准确的反馈控制量。经仿真试验表明,融合算法有效的提高了系统的控制品质,并较易于工程实现。  相似文献
8.
汽轮发电机组的一次调频动态特性   总被引:13,自引:2,他引:11  
本文首次提出了一次调频动态特性的概念。通过比较分析几种汽轮机调节系统的一次调频动态特性,证明采用一次调频动态特性概念可以本质、全面地反映汽轮机调节系统的一次调频特性。最后提出了设计调节系统一次调频动态特性的几点原则。  相似文献
9.
汽轮机配汽剩余汽流力对轴系影响的研究   总被引:11,自引:0,他引:11  
给出了一个由调节级配汽剩余汽流力所引发的轴系故障的研究实例,这是一个在工程实践中未曾研究过的问题,故障现象表现为机组降负荷运行时,靠近调节级的各瓦轴振异常、瓦温升高甚至轴瓦烧蚀。故障产生机理的分析和实验数据的整理,对于解决同类故障和指导配汽设计具有参考意义。  相似文献
10.
基于神经网络解耦线性化方法的锅炉主汽压力控制   总被引:9,自引:2,他引:7  
锅炉对象的动态特性受到汽轮机运行状况的很大影响,必须采取解耦措施才能正常运行,但是由于其动态特性具有很强的非线性、时变性和不确定性,常规的线性解耦设计很难获得较好的效果。另一方面锅炉每天的运行是重复的,从机组的运行数据中可以充分了解对象的动态特性。该文基于神经网络α阶逆系统方法提出了一种锅炉主汽压力非线性控制系统的设计方法,利用神经网络强大的自学习和自组织能力,发掘机组运行数据包含的对象动态特性的信息,克服对象的不确定性的影响,实现了系统的大范围解耦线性化。仿真结果表明,此控制策略能有效的大范围解耦线性化。仿真结果表明,此控制策略能有效改善系统在大范围内工作时的控制品质和自适应能力。  相似文献
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