基于粗糙集的电站运行优化目标值研究

常太华，李　健，王　旭，杨婷婷
华北电力大学控制与计算机工程学院，北京

摘　　　要：一直以来电站锅炉面临着降低运行成本的要求，锅炉效率作为反映电站机组经济运行的重要参数之一，它的优化问题受到广泛的关注。由于锅炉系统结构及运行条件复杂，为了降低运行成本，机组负荷变化时往往需要调整很多的运行参数，这对于现场的监控和调整难度较高。借助粗糙集方法来发现数据间隐含的关系，对影响锅炉效率的参数进行约简，从而确定出目标优化参数。利用某６００ＭＷ燃煤电站机组历史数据中提取得到的稳定运行工况下的数据，通过模糊聚类方法进行离散化，利用粗糙集方法进行属性约简，并从约简后的结果提取其中重要的决策规则，并采用置信度和支持度作为评价指标，获得目标参数的优化区间，给出可行的烟气含氧量的优化调整方案。

关　键　词：锅炉效率；目标优化；离散化；粗糙集；决策规则

１　引　言
电站数据库系统保存了大量的历史运行数据，这些数据蕴含了潜在的有利用价值的知识可以帮助决策，但是由于数据量大、数据间存在复杂的相关性，因此对这些数据的分析变得困难。长期以来，各种智能技术被引入数据库的知识发现中，如回归分析、神经网络、支持向量机、关联规则等。人工神经网络有很强的非线性和学习性，因此得到了非常广泛的应用，但是存在输入量多、训练时间长、计算量大及结果可读性差等问题。１９９３年Ｐａｗｌａｋ提出粗糙集理论，它的基本思想是通过等价关系的分类以及分类对于目标的近似来发现知识。粗糙集可以解决“信息不完备的情况”，用于对数据约简，产生决策规则，但是对输入信息的噪声比较敏感，因此引入多数包含关系，增强了对噪声数据的处理能力及知识的发现能力。目前粗糙集理论已应用于决策分析、故障诊断和模式识别等领域。本文根据数据间的依赖关系，利用粗糙集理论来确定电站运行参数的目标优化值。

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