| 大数据分析方法在厂级负荷分配中的应用 |
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| 引用本文： | 王宁玲,付鹏,陈德刚,杨志平,杨勇平.大数据分析方法在厂级负荷分配中的应用[J].中国电机工程学报,2015(1):68-73. |
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| 作者姓名： | 王宁玲 付鹏 陈德刚 杨志平 杨勇平 |
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| 作者单位： | 华北电力大学,北京市昌平区,102206 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(U1261210，51306050)；中央高校基本科研业务费专项项目(12QN05;2014XS19)；中国工程院咨询项目(2013-XZ-2)。Project Supported by National Natural Science Foundation of China (U1261210;51306050)；the Fundamental Research Funds for the Central Universities，Consulting Project Support from the Chinese Academy of Engineering |
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| 摘 要： | 传统厂级负荷优化分配以火电机组煤耗曲线为依据,以供电煤耗率最低为目标。考虑到火电机组结构日益复杂,多变的边界条件和运行工况加剧了机组能耗特性的不确定性,给厂级负荷优化分配带来新问题。该文基于火电机组的海量运行数据,引入大数据分析方法,通过模糊粗糙集计算方法提高数据处理的效率,利用决策相关函数评价能耗决策的置信度,获得机组不同边界和运行工况下的能耗特性。将得到的机组供电煤耗率作为厂级负荷动态规划的依据,进而预测负荷优化分配的节煤潜力。结果表明,基于大数据分析方法的厂级负荷分配可有效降低火电厂的供电煤耗率,对火电机组的节能发电调度具有参考意义。
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| 关 键 词： | 大数据 多变边界 负荷分配 动态规划 基准 |
Application of Big Data Analytics in Plant-level Load Dispatching of Power Plant |
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| WANG Ningling,FU Peng,CHEN Degang,YANG Zhiping,YANG Yongping.Application of Big Data Analytics in Plant-level Load Dispatching of Power Plant[J].Proceedings of the CSEE,2015(1):68-73. |
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| Authors: | WANG Ningling FU Peng CHEN Degang YANG Zhiping YANG Yongping |
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| Affiliation: | WANG Ningling;FU Peng;CHEN Degang;YANG Zhiping;YANG Yongping;North China Electric Power University; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | big data varying boundary load dispatching dynamic programming benchmark |
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