基于历史最优工况的火电机组参数目标值确定
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 选题背景及其意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 火电机组优化运行发展现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 数据挖掘技术研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 关联规则挖掘算法基本理论 | 第15-25页 |
| 2.1 关联规则相关概念 | 第15-17页 |
| 2.2 关联规则算法 | 第17-18页 |
| 2.2.1 经典关联规则挖掘算法 | 第17页 |
| 2.2.2 Apriori算法步骤 | 第17-18页 |
| 2.3 改进关联规则挖掘算法 | 第18-24页 |
| 2.3.1 算法原理 | 第18-19页 |
| 2.3.2 算法步骤 | 第19-20页 |
| 2.3.3 算法举例 | 第20-22页 |
| 2.3.4 算法试验 | 第22-24页 |
| 2.4 关联规则挖掘模型 | 第24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 制粉系统及二次风门运行参数目标值确定 | 第25-36页 |
| 3.1 优化对象概况 | 第25-26页 |
| 3.1.1 制粉系统结构 | 第25-26页 |
| 3.1.2 二次配风方式及燃烧器结构 | 第26页 |
| 3.2 数据处理及机理分析 | 第26-31页 |
| 3.2.1 数据采集及预处理 | 第26-28页 |
| 3.2.2 优化参数及评价函数的选择 | 第28-31页 |
| 3.3 改进关联规则挖掘过程及结果分析 | 第31-35页 |
| 3.3.1 基于数据的工况划分 | 第31页 |
| 3.3.2 数据离散化 | 第31-32页 |
| 3.3.3 磨煤机组合方式 | 第32页 |
| 3.3.4 挖掘结果与分析 | 第32-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 凝汽器真空目标值确定研究 | 第36-47页 |
| 4.1 凝汽器真空优化概况 | 第36-37页 |
| 4.2 真空目标值预测模型建立 | 第37-41页 |
| 4.2.1 软测量技术 | 第37-38页 |
| 4.2.2 算法基本原理 | 第38-40页 |
| 4.2.3 建模的整体思路 | 第40-41页 |
| 4.3 基于历史最优工况的真空目标值确定 | 第41-46页 |
| 4.3.1 研究对象概况及数据预处理 | 第41-42页 |
| 4.3.2 基于关联规则的模型样本库获取 | 第42-43页 |
| 4.3.3 基于PSO-SVR的真空目标值确定 | 第43-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 结论与展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
