| 模糊聚类与k-NN法大型发电设备状态预警模型 |
| |
| 引用本文： | 宋美微,赵明,何屏. 模糊聚类与k-NN法大型发电设备状态预警模型[J]. 工业加热, 2016, 0(6). DOI: 10.3969/j.issn.1002-1639.2016.06.011 |
| |
| 作者姓名： | 宋美微 赵明 何屏 |
| |
| 作者单位： | 1. 昆明理工大学冶金与能源工程学院,云南昆明,650093;2. 云南电网有限责任公司电力科学研究院,云南昆明,650217 |
| |
| 摘 要： | 根据设备运行的历史数据,运用模糊聚类和k-NN证据分类的方法,建立设备的运行状态模型,对水火电发电设备的运行状态进行判断,并对异常、故障状态进行预警。最后以红河1号机组#1高压加热器2014年1月用来聚类的4000组样本数据及其隶属度矩阵作为证据k-NN的训练集,2月某两天运行数据进行测试。验证模型能够如实反映设备异常状态,证明了模型的可靠性。
|
| 关 键 词： | 发电设备 状态预警 模糊聚类 k-NN模型 |
Large-scale Power Generating Equipment Status Warning Model Based on Fuzzy Clustering and k-NN Method |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | power generating equipment warning status fuzzy clustering k-NN model |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ |
|
