下载文档原格式
大数据技术在电力系统优化中的应用随着信息时代的来临，大数据技术已经渗透到了各行各业。
其中，电力系统作为国家经济的命脉之一，也开始广泛应用大数据技术来进行优化和改进。
本文将探讨大数据技术在电力系统优化中的应用，并分析其对电力领域的影响。
大数据技术在电力系统优化中的应用，主要体现在以下几个方面：1. 能源需求预测与调度优化大数据技术可以通过对历史用电数据的分析，预测未来能源需求的趋势，从而为电力系统的规划和调度提供依据。
通过对大量数据的深度挖掘和分析，可以准确预测未来的负荷峰值，避免因负荷过大导致的电力供应不足或者电网短路的情况发生。
同时，利用大数据技术进行能源调度优化，可以合理调整发电厂的发电量，保障电力系统的稳定运行。
2. 故障预测与智能运维电力系统中的设备故障往往会给供电系统带来严重影响，甚至导致停电事故的发生。
通过将大数据技术应用于设备故障的预测和智能运维，可以提前识别故障的潜在风险，并采取相应的维护措施，避免设备故障对电力系统的影响。
例如，通过对设备的运行数据进行实时监测和分析，可以预测设备的老化程度和潜在故障，及时进行维修和更换，提高电力系统的可靠性和稳定性。
3. 能源效率优化与节能减排大数据技术可以对电力系统中的能源消耗进行全面监测和分析，从而找到能源浪费的根源，进行能源效率的优化。
例如，通过对用电设备的实时数据进行监测和分析，可以发现一些能耗较大的设备，并针对其能耗进行调整和优化，从而实现节能减排的目标。
此外，大数据技术还可以对电力系统中的能源流动进行精细化管理，合理调度电力负荷，提高供电效率。
4. 安全保障与风险预警电力系统作为国家的重要基础设施之一，其安全保障至关重要。
大数据技术可以通过对电力系统数据的监测和分析，及时发现潜在的安全隐患，并采取相应的措施进行修复和防范。
例如，通过对电力系统中的网络数据进行监测和分析，可以发现异常的网络活动，该技术在保障电力系统的网络安全方面具有重要作用。
如何利用数据挖掘技术提升电力系统的运行效率随着科技的进步和信息化的发展，数据挖掘技术在各行各业中的应用越来越广泛，电力系统也不例外。
电力系统是现代社会不可或缺的基础设施之一，因此提升其运行效率对于保障电力供应的稳定和可靠至关重要。
本文将探讨如何利用数据挖掘技术来提升电力系统的运行效率，并分析其应用前景和潜在挑战。
一、数据挖掘技术在电力系统中的应用1.1 负荷预测电力系统的运行效率关键受到负荷的合理调度影响。
传统的负荷预测方法往往基于统计模型，但由于电力系统的负荷受到多种因素的影响，如天气、季节和经济状况等，传统方法的准确性较低。
通过数据挖掘技术对历史负荷数据进行分析和建模，可以挖掘出隐藏在数据中的规律和趋势，从而提升负荷预测的准确性，实现更精确的负荷调度，提高电力系统的运行效率。
1.2 故障诊断与预防电力系统中的故障对供电的稳定性和可靠性造成严重影响。
传统的故障诊断方法主要依靠人工经验和专业知识，但由于电力系统的复杂性和数据量的庞大，传统方法往往存在诊断时间长、准确性低等问题。
数据挖掘技术可以根据电力系统的操作和状态数据，通过建立故障分类和预测模型，实现对潜在故障的快速诊断和预防，提高电力系统的可靠性和稳定性。
1.3 节能优化能源的可持续利用是当今社会的重要课题之一。
电力系统的节能优化是实现能源可持续利用的重要环节。
数据挖掘技术可以对电力系统中的能耗数据进行分析和挖掘，通过建立能耗模型和优化算法，实现电力系统的能源管理和节能优化，提高电力系统的能效，减少不必要的能源浪费，从而提升运行效率。
二、数据挖掘技术在电力系统中的应用前景随着大数据的迅猛发展和数据挖掘技术的不断成熟，其在电力系统中的应用前景非常广阔。
首先，数据挖掘技术能够挖掘出大量隐藏在电力系统中的有价值信息，帮助电力系统管理者更好地了解系统运行状况，做出科学决策。
其次，数据挖掘技术可以从历史数据中识别出规律和趋势，为电力系统的长期规划和运行管理提供参考依据。
数据挖掘技术及其在电力行业过程监控中的应用摘要：电力行业是我国的基础性行业，是国民经济建设的基础。
而且随着人们生活水平的提高，对于电力的需求越来越大。
随着这种需求的增大，电网的负担也越来越大，管理中出现的问题也越来越多。
所以，我们应该采取科学合理的管理系统，随着信息技术的广泛使用，数据挖掘技术被应用到电网运营监控中，给电力管理带来了一定的便利，促进了电力行业的发展。
关键词：数据挖掘技术；电力行业；过程监控；应用1导言数据挖掘技术在电网运营监控中的应用可以给电力企业的管理带来很大的便利，作为信息技术的产物，数据挖掘技术给我们带来了有利的影响。
不仅是在电网运营监控中，在其他很多数据处理的工作中，该项技术也可以被很好的应用，进而提高管理的效率，促进行业的现代化发展，从而带动国民经济的良好发展。
2数据挖掘技术的概述数据挖掘（Data M ining），简称 DM ，是一种基于现代化计算机信息技术基础上的数据处理技术。
该技术主要是可以实现自动的有效数据的筛选。
在数据库的基础上，可以自动的智能的将有效的信息筛选出。
而这种作用可以分为两个方面，一方面，数据挖掘可以在大量的，纷繁复杂的数据中将有价值的数据筛选出来，另一方面，数据挖掘可以在不完全的模糊的数据中提取出对我们有价值的潜在的数据。
可以说，它是所有信息处理工作的第一步，任何的信息处理工作都需要对有效信息进行一次筛选，这样可以节省一定的时间，提高信息处理的效率。
比如数据的统计分析，知识的发现。
3电力监控数据分析的特点3.1数据冗余量大、类型繁杂多样，价值密度相对较低。
以无人机、人力巡线、电力工况实时采集为手段获取的动态数据序列，类型复杂多样，从文本、声音、图片到视频，数据量大，格式难以标准化处理，对电力系统数据分析构成了一定的限制。
3.2数据规模相对较大，传统手段难以快速处理。
电力运营监控系统涉及数据采集、信息传输与分析、设备故障排查诊断、故障影响风险评估等诸多方面，数据采集信息量巨大，且规范指标相对较多，当前传统数据分析软硬件难以快速运算处理，必须依靠云计算、分布式处理系统等符合大数据条件的信息并行处理技术。
浅谈数据挖掘技术在机组能效分析中的应用（1.北京清大华康电子技术有限责任公司，北京 100083；2.华北电力大学（北京）控制与计算机工程学院，北京 102206）摘要：数据挖掘技术是一门跨学科的综合研究领域，集计算机机器学习、统计学、数据库管理、数据仓库、可视化、并行计算、决策支持为一体，利用数据库、数据仓库技术存储和管理数据，利用机器学习和统计方法分析数据。
在当前社会节能减排的大环境下，电力从业者利用数据挖掘技术对机组发电过程中所产生的各种数据进行深入的分析和研究，并以此来采取相关措施，可以更有效利用现有电力资源，优化整合大型发电设备，不断提高发电的可靠性和经济性。
本文将对数据挖掘技术在机组能效分析中的具体应用加以归纳和总结。
关键词：数据挖掘技术；能效测评；数据仓库；olap联机分析处理；决策树中图分类号：tp311 文献标识码：a 文章编号：1007-9599 （2012）23-0000-02伴随着中国经济的快速腾飞，各工业、企业、居民对电力的依赖性越来越强，电器设备及产品在日常工作与生活中随处可见。
据国际能源署在“全球能源展望报告”中预计：中国的电力需求将在2030年内，每年增长4.5%。
为了摆脱持续的电力紧缺局面，国家近年来对电力行业投入了高达数千亿的巨额资金，改造与新建了大批的发电厂与变电站，逐步缓解了用电紧张的局面。
但是随着用电负荷的节节攀升，对能源的依赖与消耗也飞速发展。
当前国家已经把节能减排作为调整经济结构、转变发展方式的重要抓手，加大了资金投入与责任考核，完善了政策机制与综合协调。
发改委在《关于进一步做好当前节能减排工作的紧急通知》中要求实施节能减排预警调控要科学、合理、有序，加强“十二五”规划研究，努力构建节能减排长效机制。
在日益紧张的供电需求压力和市场经济发展必然规律的驱使下，电力企业体制改革不断向纵深方向发展[1]。
目前，厂网分开，竞价上网的方式已在全国范围内进行推广。
数据挖掘在电力系统中的应用案例随着科技的不断发展，数据挖掘在各个领域的应用也越来越广泛。
在电力系统中，数据挖掘技术的应用不仅可以提高电力系统的效率和可靠性，还可以帮助发现潜在的问题和优化系统运行。
本文将介绍一些数据挖掘在电力系统中的应用案例，展示其在电力行业中的重要性和潜力。
一、负荷预测负荷预测是电力系统运行中的重要任务之一。
通过对历史负荷数据的分析和挖掘，可以预测未来的负荷需求，从而合理安排发电计划和优化电力调度。
数据挖掘技术可以从大量的历史负荷数据中挖掘出潜在的规律和趋势，建立负荷预测模型。
这些模型可以帮助电力公司制定合理的发电计划，提高发电效率，减少资源浪费。
二、故障预测与检测电力系统中的故障会给供电可靠性和安全性带来严重影响。
通过数据挖掘技术，可以对电力系统中的各种参数进行监测和分析，发现潜在的故障风险，并进行预测和检测。
例如，可以通过对电力设备的温度、电流、电压等参数进行实时监测，并与历史数据进行对比，发现异常情况并预测可能的故障。
这样可以提前采取相应的措施，避免电力系统的故障发生，保障供电的稳定性和可靠性。
三、电力质量分析电力质量是指供电系统对电能的传输和分配是否符合规定的技术要求。
通过数据挖掘技术，可以对电力系统中的各种电能参数进行分析和挖掘，发现电力质量问题，并进行相应的改进和优化。
例如，可以对电压、电流、频率等参数进行实时监测，并与标准进行对比，发现电力质量异常情况，如电压波动、谐波等问题。
通过对这些问题进行分析和挖掘，可以找到潜在的原因，并采取相应的措施进行改进，提高电力质量。
四、电力市场分析电力市场是指电力供需关系的市场化运作。
通过数据挖掘技术，可以对电力市场中的各种数据进行分析和挖掘，了解市场的供需关系和价格趋势，从而进行合理的电力交易和市场调节。
例如，可以通过对历史电力市场数据的分析，发现市场的季节性变化、价格波动等规律，帮助电力公司制定合理的电力购买和销售策略，优化市场运行。
数据挖掘技术在能源行业中的应用教程随着科技的不断进步和数据的快速增长，数据挖掘技术在各个行业中的应用也越来越广泛。
能源行业作为一个关键的基础产业，也可以通过数据挖掘技术来提高效率、降低成本、提升安全性。
本文将介绍数据挖掘技术在能源行业中的应用教程，帮助读者了解如何利用数据挖掘技术来解决能源行业中的问题。
一、数据收集与清洗在开始应用数据挖掘技术之前，首先需要收集相关的数据并进行清洗。
能源行业中的数据可以包括能源消耗、生产效率、设备运行状态等。
收集数据的方式可以是传感器、监测设备、数据库等多种形式。
清洗数据的目的是去除噪声、填补缺失值、处理异常值等，以确保数据的质量和可靠性。
二、数据探索与可视化在数据收集和清洗完成后，可以对数据进行探索和可视化分析。
数据挖掘技术可以帮助发现数据中的隐藏模式、趋势和关联规则。
通过可视化工具如图表、地图等，可以更直观地展示数据的特征和分布情况。
这有助于能源行业的决策者更好地理解数据，发现问题，并制定相应的解决方案。
三、预测与优化数据挖掘技术可以用于能源行业的预测和优化。
通过分析历史数据和相关因素，可以建立预测模型来预测未来的能源需求、价格趋势等。
预测结果可以帮助企业做出合理的决策，如资源配置、市场营销等。
此外，数据挖掘技术还可以用于优化能源生产和供应链管理，通过分析数据找出生产过程中的瓶颈和优化方案，提高生产效率和降低成本。
四、故障检测与维护能源行业中的设备故障可能会导致生产中断、安全事故等严重后果。
数据挖掘技术可以应用于设备故障检测和维护。
通过分析设备的运行数据和历史故障数据，可以建立故障预警模型，及时发现设备异常，并采取相应的维护措施，以避免设备故障和生产事故的发生。
五、能源市场分析能源市场的波动对能源行业的运营和决策有着重要影响。
数据挖掘技术可以应用于能源市场的分析和预测。
通过分析市场的历史数据、政策变化、国际形势等因素，可以建立市场模型，预测市场供需关系、价格趋势等。
数据科学在电力与能源管理中的应用与优化随着社会的发展和科技的进步，电力和能源管理成为现代社会面临的重要问题之一。
如何有效地利用数据科学的方法来解决电力和能源管理中的挑战，提高效率和可持续性，成为了研究的焦点。
本文将介绍数据科学在电力与能源管理中的应用与优化，并探讨其潜在的好处和可能的障碍。
一、数据科学在电力与能源管理中的应用1. 数据收集与分析数据科学在电力与能源管理中的第一个应用是数据的收集与分析。
采集大量的数据，如电力使用情况、能源消耗和生产设备的运行状况等，可以帮助管理者全面了解能源的使用情况和潜在的问题。
通过对这些数据的分析，可以发现能源浪费的原因，提供决策支持和改进方案。
2. 能源需求预测数据科学的另一个应用是能源需求的预测。
通过收集历史数据并应用预测模型，可以准确预测未来的能源需求，从而帮助电力和能源管理者做出相应的调整和决策。
这有助于避免能源供应不足或浪费，提高能源的利用效率。
3. 能源消耗优化数据科学还可以用于优化能源的消耗。
通过分析大量的数据，并应用机器学习和优化算法，可以找到最佳的能源使用策略。
例如，在电力供应中，通过优化发电机组的运行方式和电网的传输规划，可以最大程度地降低能源的损耗和成本。
二、数据科学在电力与能源管理中的优势1. 提高效率数据科学的应用可以帮助电力和能源管理者提高效率。
通过对能源使用情况的监测和分析，可以发现潜在的浪费和问题，并提供改进的建议和方案。
这有助于减少能源的浪费和损耗，提高能源的利用效率，从而降低经济成本和环境影响。
2. 实时监控和管理数据科学的工具和技术可以提供实时的能源监控和管理。
通过实时收集和分析数据，可以及时发现异常情况和问题，并及时采取措施。
例如，当能源供应中断或过载时，可以立即发出警报并采取相应的调整措施，避免影响正常的生产和运行。
3. 可持续发展数据科学的应用可以促进可持续发展。
通过优化能源的使用和管理，可以减少温室气体的排放和环境污染，促进清洁能源的使用和开发。
大数据挖掘技术在电力设备故障预测中的应用方法与优化随着科技的发展和电力行业的快速增长，电力设备故障的预测变得越发重要。
传统的预测方法通常基于统计分析和经验规则，但这些方法往往在准确性和效率上存在一定的局限性。
然而，大数据挖掘技术，尤其是人工智能和机器学习的发展，为电力设备故障预测提供了全新的解决方案。
大数据挖掘技术是指通过对大规模数据集进行自动或半自动的模式识别、关联分析和数据挖掘，从中发掘出有价值的信息和知识。
在电力设备故障预测中，大数据挖掘技术可以发现隐蔽的规律和关联，提供准确的预测结果，从而帮助电力行业及时采取预防和维修措施，提高设备的可靠性和运行效率。
首先，大数据挖掘技术可以利用电力设备的历史数据进行训练和建模。
通过收集和整理设备的运行数据，如温度、电压、电流等，将这些数据输入到机器学习算法中进行训练，从而得到一个预测模型。
这个模型可以分析和推测设备在未来的运行中可能出现的故障，并给出相应的预警。
其次，大数据挖掘技术可以识别影响设备故障的关键因素。
借助机器学习和数据分析的方法，可以确定各种变量之间的关系，了解不同因素对设备故障概率的影响程度。
通过此过程，可以对设备进行系统性的分析，找出最重要的特征并进行优化。
这有助于电力行业优化设备运行状态、改进设备维护计划以及降低故障风险。
同时，大数据挖掘技术可以进行故障类型的分类和预测。
通过收集和分析大量的故障数据，利用机器学习算法可以建立故障类型的模型。
这样一来，当新的数据进入系统时，系统可以自动判断故障类型，并根据之前的经验进行预测。
这种精准预测可以帮助电力行业合理配置维修资源，降低人力和物力的浪费。
在大数据挖掘技术的应用中，还需要注意一些优化方法。
首先，数据质量是保证模型预测准确性的关键。
因此，要对数据进行清洗和处理，排除错误或异常数据的干扰，确保输入数据的准确性和完整性。
其次，应选择合适的机器学习算法和模型，根据具体问题的特点和数据集的特征进行选择和调整。
电力系统数据挖掘技术与应用电力系统是现代社会中最重要的基础设施之一，其稳定运行对于各个行业以及人们的生活都有着至关重要的影响。
然而电力系统也存在着许多问题，比如过载、故障和欠电压等，对于这些问题的解决需要系统地对电力系统进行监测和分析，而这就需要数据挖掘技术的支持。
一、电力系统数据挖掘的意义数据挖掘技术是指从大量的数据中获取有价值的信息以及进行相关的知识发现的过程。
在电力系统中，数据挖掘技术可以用来分析各种数据，例如电能质量数据、负荷预测数据、故障数据、安全措施数据等。
通过电力系统数据挖掘技术，可以更好地了解电力系统的运行情况，为电力系统的故障监测和诊断以及负荷预测提供帮助。
同时在电力系统的调度运行中，数据挖掘技术也可以为电网调度提供决策支持，优化调度方案，提高电网在面对复杂的运行环境中的鲁棒性。
二、常用的电力系统数据挖掘技术1.分类分类技术是将数据分为不同的类别。
在电力系统中，可以将数据分为正常数据和异常数据，以便进行故障检测。
分类技术包括决策树、支持向量机和朴素贝叶斯分类等。
2.聚类聚类技术是将数据集分成多个不同的小组，以便了解数据之间的相似性。
在电力系统中，可以将数据聚类，以便识别不同的故障类型。
聚类技术包括 K-均值聚类和层次聚类等。
3.关联规则关联规则技术是发现数据集中变量之间的关系。
在电力系统中，可以用于了解负荷、电量和耗电量之间的关系。
关联规则技术包括 Apriori 和 FP-growth 等。
三、电力系统数据挖掘技术的应用1.智能配电网智能配电网是一种新型的配电网模式，可以大规模地接纳分布式电源，并通过信息技术实现对电网的监测、控制和优化，从而提高电网的安全性和稳定性。
数据挖掘技术在智能配电网的监测、控制和优化中有着重要作用。
例如，可以采用分类技术对供电质量进行分类，以便进行故障检测。
2.电力系统自适应优化电力系统自适应优化是指通过电力数据挖掘技术，对电力系统运行数据进行预测和优化。
制造业过程控制中的数据挖掘技术制造业作为世界经济中的一个重要组成部分，对于生产效率、产品质量、经济效益等方面都有着极为重要的影响。
而在制造业生产中，过程控制是一个至关重要的环节，关系到产品制造的质量和成本等方面。
而数据挖掘技术作为一种应用广泛的技术，也可以在制造业过程控制中发挥重要作用。
一、数据挖掘在制造业过程控制中的应用数据挖掘可以通过对数据的分析、建模、预测等手段，帮助制造企业优化生产过程，提高生产效率和产品质量。
在传统的制造过程中，通常会通过重复尝试来寻找最佳的生产参数，而数据挖掘技术可以通过对历史数据的分析，寻找到最佳的生产参数组合，从而提升生产效率和质量。
同时，数据挖掘技术还可以在生产过程中对异常数据进行监控和识别，从而及时发现问题并进行调整，及时避免因为生产参数等问题导致的生产故障和质量问题。
二、数据挖掘在制造业流程监控中的应用在制造业生产中，流程监控是一个非常关键的环节。
通过对生产过程中的数据进行监控和分析，可以及时发现生产故障和异常情况，并及时采取措施进行处理。
而数据挖掘技术可以通过对历史数据的分析和建模，提供流程监控的决策支持。
通过对生产过程中的数据和参数进行监测和分析，可以预测生产效率和质量的变化，及时发现异常情况，并对生产过程进行调整和优化。
三、数据挖掘在制造业产品质量控制中的应用在制造业生产中，产品的质量是一个极为重要的指标。
通过对产品过程中的数据进行分析和挖掘，可以及时发现产品质量的问题，从而进行调整和优化。
数据挖掘技术可以通过对产品数据的分析和建模，提供对产品质量的预测和监控。
通过对产品过程中的各种参数进行分析和比较，可以及时发现产品质量的问题，从而及时进行调整和改进，提高产品的质量。
四、数据挖掘在制造业生产过程中的优势数据挖掘技术在制造业生产中的应用，可以帮助制造企业实现对生产过程的全面监控和优化。
相比传统的生产过程控制方法，数据挖掘技术具有更高的效率和更好的精度。
第19卷第2期 电 站 系 统 工 程 Vol.19 No.2 2003年3月 Power System Engineering Mar., 2003
文章编号：1005－006X(2003)02－0048－03 数据挖掘技术在热电厂过程控制与优化中的应用研究 清华大学 卢 勇 徐向东 陈 明 摘 要：在电厂各种热力设备运行中，越来越多的现场数据被DAS和DCS系统存储到实时数据库中，在这些数据背后往往蕴涵着丰
富的知识，而这些知识的发掘和总结用人工分析的方式是无法实现的，因此提出利用数据挖掘技术服务于电厂热力设备运行控制和优化。首先阐述了数据挖掘技术的相关知识，简述了其特征和方法；之后，结合目前电厂热力设备运行中较为重要的两个方面（动态过程监测与控制、监督层静态优化）进行了详细论述，提出了一些新的控制策略和优化方法。最后总结了方法的优越性和可行性。 关键词：数据挖掘；数据库知识发现；多模型自适应控制；静态优化技术 中图分类号：TK32 文献标识码：A
Use of Data Mining Techniques in Process Control and Optimization of Thermal Power Plant LU Yong, XU Xiang-dong Abstract: The scale of plant data collected in real-time database by DAS and DCS system in power plant is becoming larger and larger. There are abundant and valuable knowledge hidden behind these data. However, the knowledge discovered from these data through artificial analysis is impractical, hence a method utilizes the data mining technology to serve as a facility for process control and optimization of a power plant is proposed. The basic concept and knowledge of data mining is explained at first, then the application of data mining in two aspects, i.e. dynamic process control and supervisory steady state optimization, which are the most important issue of automatic operation of thermal power equipment is expounded. Finally, a system, which integrated the control and optimization module with the knowledge and rule-base obtained from operation database by data mining method, is proposed. Key words: data mining; knowledge discovery in database; multi-model adaptive control; steady state optimization
目前新建电厂或技术改造后的老电厂都安装了不同规模、结构的DCS系统，与老式控制系统相比，DCS系统最大的优势在于它能够为操作运行人员收集现场大量的参数信息，并提供操作这些变量的方式。一方面使操作人员有了全局掌握过程（设备）运行状况的途径，便于实施分散控制、集中管理策略；另一方面，DCS系统良好的扩展性和开放性，为应用开发打下了良好的基础。与此同时，在DCS系统产生的数据库中，海量的数据信息背后往往蕴涵着许多知识，但由于这些数据本身的多元性、动态性与交连性，又给人工分析和处理带来困难。而数据挖掘与知识发现技术作为一门新兴学科，有效地解决了这方面的问题，它能够在很少人工干预情况下，处理复杂的数据信息，提取有关知识规则。 随着电力、供热系统改革的深入，再加上日益紧迫的能源与环境问题，作为耗能大户的热电厂在如何更好地跟踪负荷变化以及如何通过有效手段提高运行效率、降低排污等方面都面临着巨大的挑战。能否从热力系统自身的运行数据中找到改善系统运行的知识和手段，是一个很有现实意义和研究价值的问题。本文从该方面入手，结合实践经验，提出了一些将数据库知识发现技术与现有过程控制优化技术相结合，促进电厂热力系统增效减排的新方法。 1 介 绍 关于数据挖掘和数据库知识发现技术的定义，目前尚没有统一的说法，但归纳起来大致可以这样表述：数据挖掘是 收稿日期: 2002-07-10 卢勇。热能工程系, 100084 一个利用模式识别方法以及其他统计和数学方法，通过仔细过滤和分析存储在数据库中的大量数据信息，发现和获取有意义的新的模式、关联、趋势的过程。通常数据挖掘技术用于数据库数据分析的一般步骤如下： (1) 确定应用领域，准备相应专业背景知识。 (2) 创建目标数据源：选择用于分析的数据；数据准备阶段。 (3) 数据预处理：基本处理方法如动态实时数据的去噪处理，提高缺失数据，数据正规化等。 (4) 数据降维或投影处理：提取数据中有代表性特征。 (5) 确定数据挖掘目标：确定数据进行何种分析处理。 (6) 确定分析算法：根据数据挖掘目标，在相应的挖掘方法中选择合适的算法处理数据。 (7) 数据挖掘：用选用的算法对数据进行分析处理，有时可能需要回到前述步骤进行补充。 (8) 解释提取模式、规则，将其用知识的方式表达出来。 (9) 验证知识、规则：将发现的规则、知识应用到实际的系统中，验证其合理性。 KDD技术的应用领域很广，就其在过程监测与控制方面的应用（系统见图1），国内外学者和工程技术人员进行了很多有益的探索。英国Leeds大学的McGreavy和Wang X Z等人利用KDD技术对化工过程运行工况辨识问题进行了研究[1]；Queens大学的Tony Ogilvie和B W Hogg提出了利用数据挖掘技术①建立电厂全工况、全操作条件下的模型；②在模型基础上开发一个系统能够精确辨识运行状况并且能够为运行人员提供操作指导以修正监测到的运行工况偏 第2期 卢 勇等：数据挖掘技术在热电厂过程控制与优化中的应用研究 49 离[2]；另外，浙江大学的学者也对KDD技术在电厂运行中的应用问题进行了研究[3]。我们结合国内电厂，特别是中小型燃煤电厂热动力设备的运行现状，通过分析比较，提出了将数据库知识发现技术与现有过程控制优化技术相结合的策略，改善系统运行以满足节能环保的要求。 图1 数据库知识发现系统与过程控制系统（DCS）的结合 2 应 用 在电厂热动力设备的实际运行中，为保证能够长期运行于较优工况，有两个方向的问题是必须同时考虑的。一方面，系统运行的重要参数必须具有较高的控制精度，包括抗扰动和设定值跟踪两个方面，因为提高参数动态控制精度有时往往意味着系统整体运行效率的提升，在电厂中主汽温的控制就是一例[4]；另一方面，就是控制参数设定值最优调度的问题，大多数时候往往只片面追求通过高级控制策略改进参数的动态控制品质，而忽视了单独依靠反馈控制无法提升系统运行以超越设定值本身所限定的条件，因此如何获取最优的参数设定值也是一个重要问题。鉴于上述考虑，对KDD技术的应用研究主要从这两个方面入手。 2.1 动态过程状态监测与控制 目前电厂安装的传统自控系统只能满足常规条件下的控制任务，当外界扰动超出一定范围之后（如负荷频繁大幅度变化、燃料性质变化以及锅炉子系统故障等），自控系统失效只能被迫转换到手动操作，再加上控制对象本身强非线性和强耦合、参数时变以及大滞后等不利因素，导致了自控系统实施中的困难。目前较好的解决方法是应用先进控制策略改善控制效果。其中较为成功的是基于对象模型的自适应控制策略，如B W Hogg等人提出的长期预测控制[5]以及基于状态空间模型（典型相关分析辨识）的最优控制策略[6]。对于动态特性复杂的热力系统来说，一个简单的自适应模型难以覆盖对象结构参数的不确定性，同时对于参数跳变的过程（如锅炉运行中燃料特性的变化、吹灰操作以及子系统故障），基于单一模型的自适应控制往往导致模型预测失准、过渡过程时间较长且控制品质恶化等问题。有鉴于此，将单一模型自适应控制进一步推广和延伸，就产生了多模型自适应控制策略，有效地解决了上述问题。多模型自适应控制的方式很多，有基于概率加权和的控制方式，还有目前研究较多的基于模型切换的间接多模型自适应控制，后者采用若干固定模型加两个自适应模型（一个常规自适应模型、一个重新赋初值自适应模型）的多模型结构[7]。单纯基于最小化模型输出误差的切换指标以及多模型结构，往往由于要保证控制精度，需要维护较多的模型参数，同时造成每次切换时计算量很大；另一方面，这样的结构和方法存在知识表达能力差的缺点，不利于模型集的维护、扩充和更新，限制了其效能的发挥，因此我们引入KDD技术，对模型集进行优化和管理，同时利用KDD发掘的对象运行知识规则库，指导模型切换操作，在保证稳定性的同时，提高效率和系统的可维护性。集成后的控制系统结构见图2。
图2 规则库监督多模型自适应控制系统结构 (1) 离线部分：通过历史数据库中的运行和测试数据（动态和静态），经预处理（统计分析、PCA）、特征提取（包括动态趋势特征）、聚类分析得到覆盖对象运行区域的若干运行模式；对应每一模式分别建立一组不同的动态模型（例如反映不同的燃料特性）；并形成一套由过程参数到最佳模型集的推理规则，作为最优模型选择器的组成部分用于在线调度。 (2) 在线部分：通过采集到的现场数据，经过预处理，进入工况辨识模块，根据辨识结果，利用离线部分“挖掘”出的知识规则，得到最佳模型集，在此范围内通过最小化误差指标得到最终用于构造控制器的最优模型，这样很大程度上缩小了模型搜索范围，提高了在线运行效率。另外，在线部分还有扩充模型的功能，当发现新的运行模式时，可在规则库的指导下将此时辨识出的新模型参数添加到模型集中。 2.2 静态优化 要取得最优的操作运行状态，监督层静态优化调度和动态最优反馈控制缺一不可。监督优化决定了反馈控制的目标。目前自动控制系统（DCS）的分层结构有助于同时实现两个部分的功能。静态优化技术的研究和发展已经有很长的历史，早在70年代就已经有相关的报道；但作为一门实用性很强的学科，随着研究对象的改变以及相关学科的发展，在理论、算法及实际应用方面都有很大的研究空间。 静态优化过程一般可表述为如下非线性约束优化问题： ),,(minαuyPu 0),,(;0),,(.≤=ααuyguyfts
