基于数据挖掘的电厂循环水系统优化

火电厂在何时启动循环水泵的问题上存在不确定性,对启动循环水泵的经济性没有有效量化。数据挖掘方法能在大量历史数据 的基础上对机组真空进行预测,并综合计算预测真空变化后机组的经济性,不同的数据挖掘方法对数据有不同的预测效果。通过 BP 神经 网络建模,可以对启动循环水泵后的真空进行预测,并以此来分析循环水系统运行的经济性。结果表明,采用数据挖掘方法能够在一定的 误差范围内量化循环水系统运行方式改变后的经济性,为循环水系统的运行提供切实可行的指导意见。