Fisher有序聚类法及其在炉管温度异常时段提取中的应用

以上海某电厂600MW超临界发电机组后水冷壁悬吊炉管经常发生温度异常变化事件或超温事件为背景,提出了一种采用有序聚类分析炉管数据的方法,对水冷壁炉管温度序列中存在的多个异常变化时段进行分析,实现了异常时段的自动提取.     

基于K-Means聚类算法的改进

本文基于传统的K-means聚类方法提出来一种基于密度的改进K-means聚类方法。改进后的方法,首先选取数据集中密度最大的点作为第一个聚类中心点,以此为基准,选取离此点最远的点作为第二个初始聚类中心,再在剩余的点中找出离这两个初始点距离最远的点作为第三个聚类中心,以此类推,直到找到所需的K个点,之后再根据K-means算法迭代更新聚类中心,直到收敛或达到设定的迭代次数为止。实验结果表明,本文提出的方法与传统K-means方法相比准确率及稳定性方面均有所提高,可以作为聚类研究的一个新的思路。     

基于聚类融合算法的高维数据聚类的研究

本文对基于聚类融合算法的高维数据聚类方法进行了研究。首先介绍了聚类融合方法,然后提出改进的随机投影算法,并将其运用到聚类融合算法中。实验证明,该方法比传统的主成分高维数据约减方法得到的聚类结果更好,具有更好的鲁棒性。对于聚类融合中的关键问题——如何合并多个聚类才能最终得到最优的聚类结果问题,本文将其转换为图分割问题,这种方法在形成最终的聚类结果时允许同时考虑数据点之间的相似性及簇之间的相似性。实验表明这种方法能获得更好的效果。     

灰色聚类与模糊聚类集成诊断变压器内部故障的方法研究

根据反映变压器绝缘状态的模糊和灰色特征，采用模糊聚类方法，对若干典型故障样本聚类成C个灰类，得到C个最优聚类中心。依据聚类中心矩阵并借助灰色系统理论，提出了一种确定故障诊断各灰类白化权函数的原则和算法，根据该算法，首先求出各待检模式状态的灰色聚类系数，进而建立了一种灰色聚类与模糊聚类相结合的变压器故障诊断的新模型，进行了大量的该模型应用实例分析，结果表明该文方法的诊断准确度高于现有的常用方法。     

基于DBSCAN和改进K-means聚类算法的电力负荷聚类研究

对于当前大规模和高维度的用户数据,原始聚类算法有其局限性。提出一种改进的K-means算法与数据降噪处理相结合的方法。首先,DBSCAN(基于密度的空间聚类算法)用于数据去噪,克服了原始K-means聚类算法聚类结果容易受到数据集中噪声点的影响。然后利用轮廓系数和误差平方和确定最优的聚类数。最后,将K-means++聚类算法和确定的最优聚类数用于聚类处理用户负荷曲线。这使得聚类算法避免陷入局部最优,通过数据集测试,表明该方法获得的聚类效果优于原始的K-means算法。     

基于模糊模式识别的炉管数据分析

为了找出炉管超温和变化率异常的典型模式及其引起的原因,提出了一种应用模糊模式识别对炉管数据进行分类分析的方法,介绍了建立分类分析模型的基本步骤以及分类算法的实现,给出了一个具体算例。通过实际分析,给出了几种典型的炉管超温和变化率异常模式。该方法具有简便、识别精度高等特点,在实际应用中取得了较好的效果。     

基于模糊聚类的异常用电行为识别研究

窃电等异常用电行为的识别是用电检查的重点和难点。由于数据采集问题,以往研究大多专注于大客户窃电行为方面,对居民窃电行为的研究相对较为薄弱。针对小用户级别的窃电等窃电监测问题,提出一种基于聚类的异常用电行为识别方法。该方案从智能电表收集的数据中提取用电特征,使用模糊聚类分析数据结构,提取出正常用户的行为特征。在真实数据集上的实验结果表明了该方法的有效性。     

基于二次聚类的电力负荷异常数据辨识

历史负荷数据是电力系统进行负荷预测的基础,历史数据异常将会影响负荷预测的准确性和有效性,因此需要对负荷数据进行异常数据辨识。本文以某一节点负荷数据为研究对象,提出一种基于二次聚类算法的异常电力负荷数据辨识方法。运用数据挖掘中模糊聚类算法并结合有效指数准则对负荷曲线进行一次聚类;将一次聚类结果结合神经网络实现对负荷曲线的二次聚类,提取出日负荷特征曲线;根据负荷曲线的相似性和平滑性,辨识异常负荷数据。算例分析结果表明,此方法效果良好。     

基于分段仿射传播聚类的小电流接地选线法

小电流接地系统在发生接地故障时,为了防止故障范围扩大,需要快速选择故障线路并跳开。传统的小电流接地故障选线方法存在故障特征不显著的难点,使用暂态零序电流作为特征参量,利用接地故障发生时接地相暂态零序电流极性特点,提出了基于分段仿射传播聚类的小电流接地选线法。首先,在故障发生时提取各线路暂态零序电流波形。其次,使用本文提出的分段仿射传播聚类算法,形成各线路暂态零序电流波形的聚类结果代码,进而通过离散度分析识别出故障线路。最后,基于RTDS系统进行了仿真试验。试验结果表明:本文提出的故障选线算法可以准确识别故障线路,具有较高的鲁棒性。     

聚类自适应模糊控制多温区电热炉的实验研究

结合“逆系统法”的思想和ＶＲＥ技术,将聚类算法和常规模糊控制相结合,提出一种新型自适应模糊控制的方法,对一类非线性,大延迟,强耦合的对象进行控制。实验表明该方法自适应性和鲁棒性强,实时性好,具有一定的工程实用价值。     

过热器超温问题的研究

河北大唐国际王滩发电有限责任公司存在锅炉燃煤量偏大、带不上高负荷、燃烧滞后等现象,通过锅炉燃烧调整试验,找出了过热器频繁超温、左右侧汽温偏差大、减温水使用量明显原设计等存在的问题,并对存在问题进行了技术分析,采取了有针对性的燃烧配风调整解决方案,最终解决了这些问题,同时大幅度降低了减温水使用量。     

锅炉四管泄漏原因分析

锅炉四管泄漏是发电厂普遍存在的问题。为此分析经常发生四管泄漏的部位以及爆口的形貌，找出四管泄漏的主要原因。该文是实践的总结，其目的在于减少锅炉的恶性事故，防患于未然。     

锅炉过热器超温失效原因分析及对策

锅炉过热器超温爆管是电厂安全生产的主要隐患之一,严重影响机组的安全、经济运行。为此,结合过热器超温爆管事故,分析过热器超温原因,介绍过热器因超温失效的机理,提出解决问题的相应技术措施。     

基于信息融合技术的锅炉“四管”泄漏检测

锅炉“四管”泄漏多采用声学检测定位,而声学定位的关键步骤是时延估计.为了得到更准确的时延估计值,先采用2种时延估计方法对2路信号的时延时间进行估计,然后采用最小二乘法确定2种时延估计方法的最优权值.通过Matlab对某电厂3次泄漏的相关数据进行处理分析,实例表明采用信息融合将2种时延估计方法的结果进行融合可以得到更准确的时延估计值,从而提高定位精度.     

锅炉受热面管爆破原因分析

通过对2例典型受热面管爆破事故原因的分析,指出爆破原因主要是由于管子超温过热,高温下管材强度下降,不能承受管内压折算应力,导致爆破,并提出了防止受热面管爆破的监督建议。     

关于小容量电站锅炉过热器超温问题的探讨

研究了小容量电站锅炉过热器超温问题,并提出新的计算公式。     

670 t/h锅炉调节受热面超温原因分析及对策

分析了漳泽发电厂 EЛ -670 -1 3 .8-5 45 KT型锅炉调节受热面超温的原因 ,对技术改造、设备治理、运行调整等方面的经验进行了总结 ,并找出合理的降低调节受热面壁温的措施     

蒸汽锅炉水冷壁管裂纹产生机理分析

通过对河北兴泰发电有限责任公司9号锅炉水冷壁裂纹的宏观特征、微观特征、内外壁垢样分析及对检修过程中相关部件的检查,认为水冷壁管向火侧外壁横向裂纹为腐蚀性热疲劳裂纹,并分析热疲劳裂纹产生机理,提出防范措施。     

某大容量高参数机组锅炉末级过热器管失效分析

某600 MW超临界锅炉末级过热器发生爆管,采用化学分析、金相观察、扫描电镜、能谱分析等手段对爆管段进行了分析.结果表明,本次爆管性质为长时过热爆管,其主要原因为管段长时超温运行后,脆性的σ相等析出物导致管段脆化所致.建议通过内窥镜、割管等手段查找管子内部及联箱入口是否存在有局部异物堵塞情况,在该管壁上方调整温度测点位置或增加温度测点数量,加强对管段局部超温的监测,并严格控制锅炉运行温度,避免超温运行.