面向辅助决策的火电厂大数据分析系统的设计与实现

摘要

随着工业技术的发展，信息化水平提升，人们已经迈入了大数据时代。国家已经颁布了一系列大数据行动指南，旨在督促国内企业开始进行大数据研究。火电厂中的大数据研究起步较晚，现阶段大多数研究都只停留在理论阶段，缺乏实际应用。火电厂作为基础供能企业，其安全稳定运行对国民经济生活意义重大。随着火电厂信息化建设的深入，电厂中安装了许多信息化管理系统，并建立了数据仓库以储存数据。虽然目前火电厂内的信息化系统做了不少数据分析工作，但这些系统在对各项数据进行定量分析时存在困难，同时各个系统数据编码不统一，存在信息孤岛现象。火电厂希望对数据仓库中的大量数据进行大数据分析，建立大数据分析系统，从而达到数据辅助决策，决策优化生产的目的。
　　本文基于对目标电厂信息化系统的调研结果，结合目标电厂实际数据以及数据分析现状，建立了大数据分析系统，完成了以下工作:
　　(1)煤耗评估:将目标电厂数据仓库中已有数据进行大数据分析，使用聚类分析方法和现行回归方法找到了影响因子与煤耗指标之间的关系，建立了煤耗指标评估模型。
　　(2)故障分析预测:在分析了目标电厂历史数据的基础上，找到特定故障对应的故障征兆，用于对未来机组可能产生的故障以及产生故障的时间点进行分析预测。
　　(3)绩效考核:应用大数据分析技术，对目标电厂运行值班团队值班期间机组工作状态进行评估，评估结果作为运行值班团队绩效考核的参考，为管理者提供决策支持。

目录

声明

摘要

1．1．1 选题背景

1．1．2 选题意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 数据挖掘研究现状

1．2．2 数据挖掘在火电厂中的应用研究现状

1．3 本文研究内容

1．4 本章小结

第2章 系统需求分析

2．1 火电厂数据挖掘现状

2．2 能耗评估现状

2．2．1 火电厂节能降耗工作现状

2．2．2 能耗评估需求

2．3 故障分析预测现状

2．3．1 故障分析预测的意义

2．3．2 电厂设备故障预测的工作流分析

2．3．3 现行故障分析预测方案的缺点

2．3．4 故障分析预测需求

2．4 绩效分析现状

2．4．1 绩效考核的目标

2．4．2 绩效考核的原则

2．4．3 现行绩效考核模式存在的问题

2．5 系统性能需求

2．5．1 软件架构

2．5．2 实时性

2．6 本章小结

3．1 系统目标

3．2 系统总体设计

3．2．1 数据采集

3．2．2 网络拓扑

3．3 能耗评估模块功能设计

3．3．1 相似日期计算

3．3．2 煤耗指标评估

3．3．3 灵敏度分析

3．4 故障分析预测模块功能设计

3．4．1 模块实施原则

3．4．2 模型建立方案

3．4．3 模块实施架构

3．5 绩效分析模块功能设计

3．5．1 传统小指标考核方案

3．5．2 本模块实施方案

3．6 关键技术

3．6．1 改进型k-means算法

3．6．2 多元线性回归算法

3．6．3 故障征兆理论

3．6．4 曲线相似度评估理论

3．6．5 绩效理论

3．6．6 绩效考核理论

3．7 本草小结

第4章 系统实现

4．1 能耗评估模块实现

4．2 故障分析预测模块实现

4．3 绩效分析模块实现

4．4 本章小结

第5章 结论与展望

5．2 展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果

致谢