基于机器学习的火力发电厂运行数据分析与优化研究

本文研究了基于机器学习的火力发电厂运行数据分析与优化方法。文章首先介绍了火力发电厂在当前能源结构中的重要性及其面临的效率和环保挑战。随后,深入探讨了机器学习技术,特别是一维卷积神经网络(1D-CNN)在火电厂数据处理中的应用。最后,通过实验比较,证明了1D-CNN在分析和优化火电厂运行数据方面,相比传统方法具有更高的效率和准确性。此研究不仅提升了火力发电厂的运行效率和环境友好性,同时也为火力发电厂的智能化管理提供了实践案例和理论依据。