基于数据平滑度函数的机组负荷（准）稳态工况聚类算法

摘要

本发明公开了一种基于数据平滑度函数的机组负荷(准)稳态工况聚类算法，其步骤为：(1)通过综合应用统计学方法对采集到的机组负荷数据进行数据预处理，提高所研究数据对象的准确性和一致性，使其能够真实反映机组的运行状况；(2)以数据平滑度函数为准则，截断大于设定临界阈值的单调数据区域，对机组负荷数据进行(准)稳态工况判定；(3)选择符合数据平滑度要求，且满足最短(准)稳态工况时间的机组负荷数据，通过有效的聚类算法获得机组典型工况数据集并存储。本方法灵活适用，适于火电机组负荷数据(准)稳态工况的判定，可以获取机组运行典型工况数据，为后续的机组诊断服务以及机组运行状态分析优化等工作提供了有效的数据支撑。