数据挖掘方法在实时厂级负荷优化分配中的应用

介绍一种解决实时厂级负荷优化分配问题的方法。通过大量的分析现场数据，认为机组煤耗特性曲线不能进行回归和拟合，而是一些离散点连接而成的曲线。在默认热力学计算准确的条件下，分析了影响机组供电煤耗率的因素，研究了基于信息熵的多因素权重分配方法，结合海量历史数据相对准确地预测出各个工作点下的供电煤耗率，从而建立负荷与供电煤耗率之间的实时离散模型，采用动态规划法求得快速性和经济性约束条件下的全局最优解。该方法在大唐国际盘山电厂得到实际验证，结果证明该方法准确、实用。