基于并行FP-Growth算法的火电机组运行优化
Guangxi Electric Power（2019）
Abstract
关联规则算法在火电厂数据挖掘中取得了较好的应用效果,然而随着电厂自动化、信息化程度的进一步提高,面对高维海量的数据,传统的数据挖掘方法由于自身缺陷已不能满足要求.针对此问题,提出了一种基于Spark的并行FP-Growth算法,并以某600 MW超临界机组的历史运行数据为对象,挖掘各工况下运行参数与供电煤耗之间的关系,从而得到运行参数调整区间及目标值.结果表明,该算法确定的优化目标值可以有效降低机组供电煤耗率,提高机组运行经济性,可用于指导机组优化运行.
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