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大数据技术应用于火电机组深度调峰的研究
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陈鑫刘利徐威陈啸
摘要：根据大数据技术的特点，针对火电机组深度调峰的重点问题，探讨大数据技术应用于火电机组深度调峰研究的具体方向和实现方案，提出针对机组炉侧和机侧的具体应用策略，包括在炉侧燃料智能掺配、燃烧数据分析、火焰燃烧稳定性检测问题上运用大数据技术的方案架构和机侧在汽轮机滑压运行智能优化、汽轮机安全智能诊断方向上的应用步骤，并阐明如何基于大数据平台完善这些应用并利用大数据技术确保机组的安全性和经济性。
关键词：大数据；深度调峰；机器学习；智能诊断；燃料管理
中图分类号：TM621文献标志码：A文章编号：2095-2945（2018）28-0150-02
Abstract：Accordingtothecharacteristicsofbigdatatechnologyandthekeyproblemsofdeeppeakshavingforthermalpowerunits，theconcretedirectionandrealizationschemeofapplyingbigdatatechnologytotheresearchofdeeppeakshavingforthermalpowerunitsarediscussed，andthespecificapplicationstrategiesfortheboilersideandthemachinesideoftheunitareputforward.Includingtheschemestructureofapplyingbigdatatechnologytotheintelligentblendingoffuel-side，theanalysisofcombustiondata，thedetectionofflamecombustionstability，andtheapplicationstepsofthemachine-sideintheintelligentoptimizationofsteamturbineslidingpressureoperationandtheintelligentdiagnosisdirectionofsteamturbinesafety.Italsoexplainshowtoperfecttheseapplicationsbasedonbigdataplatformandhowtousebigdatatechnologytoensurethesafetyandeconomyoftheunit.
Keywords：bigdata；deeppeakshaving；machinelearning；intelligentdiagnosis；fuelmanagement
數据挖掘、机器学习、工业物联网不仅是当下信息领域的研究热点，也是工业数字化进程的核心构架技术。随着电力工业信息集成度日益提高，大数据、人工智能技术逐步进入电力系统及发电领域研究人员的视野。随着测量原件和信息处理技术的快速发展，电厂DCS系统中所存储的生产运行数据的数据量呈几何级数增长，这些运行数据都具有大容量、多样性和价值高等大数据的明显特征，可以被认定为是大数据，对这些数据的挖掘和分析，有助于掌握机组乃至整个电力生产系统的内在规律，充分提高设备的可靠性和经济性。
随着可再生能源发电机组装机容量的增加，火电机组调峰形势愈发严峻。开展大型火电机组深度调峰能力研究迫在眉睫，需要寻找最优方案保证机组在调峰期间的安全性和高效性。随着工业数字化的发展，先进的计算机技术与工业生产实际结合日益紧密，使得大数据技术用于研究和指导火电机组深度调峰成为可能，下文将对其应用路线进行探讨。
1大数据技术简介
大数据是指数据规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，电力企业的生产运行数据即具有此类特征。大数据技术实际是指对这些有意义的数据进行专业处理，从中得出多个变量潜在联系和规律，从而指导生产活动，即通过“加工”实现数据的“增值”。对电网企业来说，使用大数据分析可以预测电网负荷波动、分析售电形势、加快智能电网建设等，对于发电企业，大数据技术可以指导设备运行、优化检修计划、降低停机风险等，把大数据技术应用到深
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