基于數(shù)據(jù)挖掘的電站運行參數(shù)目標值優(yōu)化

王秋平，陳志強，魏 浩

(東北電力大學 自動化學院，吉林吉林132012)

基于數(shù)據(jù)挖掘的電站運行參數(shù)目標值優(yōu)化

王秋平，陳志強，魏 浩

(東北電力大學 自動化學院，吉林吉林132012)

為提高電站經濟性和機組運行效率，降低機組發(fā)電煤耗，求取電站機組運行參數(shù)最優(yōu)值是關鍵技術。以往通過理論計算得到最優(yōu)運行參數(shù)值是在設定的理想環(huán)境下得到的，在實際的電站運行過程中難以實現(xiàn)。而數(shù)據(jù)挖掘算法是從電站自身的歷史數(shù)據(jù)中得到的最優(yōu)運行參數(shù)值，電站機組能夠很容易在實際運行中實現(xiàn)該值。通過對比近年來電站常用數(shù)據(jù)挖掘算法，總結出基于數(shù)據(jù)挖掘的電站優(yōu)化運行的主要步驟為關聯(lián)規(guī)則、數(shù)據(jù)離散化、運行工況劃分、粗糙集知識約減。得出以下結論：模糊關聯(lián)規(guī)則挖掘算法是電站數(shù)據(jù)挖掘中的最主要方法，能夠適用于大多數(shù)的電站優(yōu)化目標值挖掘；模糊聚類離散化能夠克服邊界劃分過硬的問題，將電站中的連接參數(shù)離散化；粗糙集屬性約減能夠有效降低數(shù)據(jù)挖掘的參數(shù)維度，提高挖掘效率。同時指出基于數(shù)據(jù)挖掘的電站優(yōu)化運行算法將成為電站運行參數(shù)優(yōu)化的主要研究方向。

關聯(lián)規(guī)則；數(shù)據(jù)離散化；工況劃分；知識約簡

0 引言

為了保證電廠的經濟性，電站機組應盡量維持在最優(yōu)的工況下運行。然而在實際的運行中，由于外界負荷、煤質以及運行人員的操作等因素常常使得機組偏離最佳工況運行，造成了一定的經濟損失。為了維持機組在較優(yōu)的狀況下運行，迫切需要針對不同的外界工況挖掘出機組所能達到的最優(yōu)運行狀態(tài)以及最優(yōu)運行狀態(tài)下各個可調參數(shù)最優(yōu)運行范圍，以此來指導電廠的實際運行。目前普遍是采用數(shù)據(jù)挖掘算法，從電廠海量的歷史數(shù)據(jù)中挖掘出電站機組在不同的工況條件下達到過的最優(yōu)值。數(shù)據(jù)挖掘算法得到的結果雖然可能不是機組理論上的最優(yōu)值，但卻是機組最容易達到的最優(yōu)值，比起理論最優(yōu)值更具有實際意義[1]。在電站的數(shù)據(jù)挖掘參數(shù)最優(yōu)目標值的過程中，廣泛應用的數(shù)據(jù)挖掘方法包括關聯(lián)規(guī)則、數(shù)據(jù)離散化、工況劃分等。

本文綜述了近年來采用數(shù)據(jù)挖掘算法確定電站運行參數(shù)優(yōu)化目標值過程中重要步驟所使用的各類方法，如關聯(lián)規(guī)則、粗糙集約簡、工況劃分、數(shù)據(jù)離散化、數(shù)據(jù)預處理等。

1 電站運行參數(shù)目標值優(yōu)化

火電廠運行的經濟性受到多種因素的影響，其中主要有機組負荷、使用的煤質、外界的環(huán)境條件以及運行人員的運行操作水平。火電廠運行參數(shù)最優(yōu)目標值反映的是機組不同運行工況條件下，所能達到的最佳運行時的各個可調參數(shù)的值，是機組經濟性和優(yōu)化運行的基礎。

數(shù)據(jù)挖掘電站優(yōu)化目標值是從電站海量的歷史運行數(shù)據(jù)中，通過一定的挖掘算法，挖掘出電站在不同工況下的運行最優(yōu)值。由于該值是電站的歷史記錄，所以是運行優(yōu)化最容易實現(xiàn)的，與傳統(tǒng)理論計算方法得到的最優(yōu)值相比，數(shù)據(jù)挖掘得到的優(yōu)化目標值更有實際應用的意義。

目前，通過數(shù)據(jù)挖掘算法來獲取電廠優(yōu)化目標值的基本流程步驟如圖1。

圖1 優(yōu)化目標值獲取流程

2 關聯(lián)規(guī)則在電站優(yōu)化中的應用

關聯(lián)規(guī)則挖掘算法[2]是電站優(yōu)化目標值挖掘的基礎，但傳統(tǒng)的關聯(lián)規(guī)則并不能直接應用在電站中，需要對傳統(tǒng)關聯(lián)算法進行改進，常見的應用在電站優(yōu)化目標值挖掘的改進關聯(lián)算法如下所述。

2.1 量化關聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘在優(yōu)化中的應用

Apriori關聯(lián)規(guī)則是最經典的數(shù)據(jù)挖掘算法，最初是用于描述二進制數(shù)據(jù)的，對于電廠的連續(xù)數(shù)據(jù)無法適用，因此研究人員提出了量化關聯(lián)規(guī)則算法。

量化關聯(lián)規(guī)則是將連續(xù)型數(shù)據(jù)進行區(qū)間劃分，即將需要量化的數(shù)據(jù)劃分成不同小區(qū)間，每個區(qū)間用一個不同符號表示，連續(xù)數(shù)據(jù)屬于劃分的區(qū)間內表示為1，否則為0。這樣將連續(xù)數(shù)據(jù)離散化為布爾型數(shù)據(jù)。然后，再采用布爾型關聯(lián)規(guī)則挖掘算法尋找量化規(guī)則。量化關聯(lián)規(guī)則簡單易于理解應用，能夠將電站中的連續(xù)運行參數(shù)通過簡單的區(qū)間劃分轉換為一個個離散的二進制數(shù)據(jù)，再利用成熟的Apriori算法，實現(xiàn)電站對連續(xù)型參數(shù)的數(shù)據(jù)挖掘。

2.2 模糊量化關聯(lián)規(guī)則在優(yōu)化中應用

量化關聯(lián)規(guī)則中的數(shù)據(jù)離散化直接將屬于某一個區(qū)間內的數(shù)據(jù)完全劃分到該區(qū)間內，得到的離散化數(shù)據(jù)有兩個缺點：(1)劃分區(qū)間的邊界過硬；(2)處理具有較高偏度的數(shù)據(jù)時很難體現(xiàn)出數(shù)據(jù)的實際分布狀況，在劃分邊界處得到的關聯(lián)規(guī)則不夠準確。模糊關聯(lián)規(guī)則的挖掘方法能夠解決這兩個問題。

模糊關聯(lián)規(guī)則挖掘算法，是將Apriori算法擴展到模糊屬性事務中，用模糊集將各個劃分好的屬性區(qū)間進行模糊離散化，得到離散化的數(shù)據(jù)[3]。模糊離散化中利用邊界交織在一起的隸屬度函數(shù)求取各個連續(xù)模糊區(qū)間的隸屬度值。用隸屬度的權值w來代替Apriori的頻繁項集的支持度s。之后采用與Apriori類似的算法，刪除小于minSup和minConf的項，得到滿足最小支持度和最小可信度的關聯(lián)規(guī)則。其中的歸一化處理為公式(1)；模糊化處理為公式(2)；權值求取為公式(3)。

(1)

式中：v(i)為記錄中的各個真實值。

(2)

式中：Rjk為項目tij的第k個模糊區(qū)分；ui(Rjk)為分區(qū)Rjk上的隸屬度值。

隸屬度的權值：

(3)

模糊關聯(lián)規(guī)則解決了數(shù)量型關聯(lián)規(guī)則邊界過硬和數(shù)據(jù)偏差大的問題，同時拓寬了傳統(tǒng)確定性關聯(lián)規(guī)則的表示應用的方法。利用模糊關聯(lián)規(guī)則表示屬性間的關系，更符合人的思維習慣和推理方式，目前模糊關聯(lián)規(guī)則挖掘常常應用在鍋爐運行時過量空氣系數(shù)、排煙溫度、排煙氧量等參數(shù)的確定。

2.3 增量數(shù)據(jù)挖掘在運行優(yōu)化中的應用

實際運行的電廠數(shù)據(jù)庫并不是靜態(tài)的。當數(shù)據(jù)庫發(fā)生變化時，已經挖掘出的規(guī)則可能不再適用，因此關聯(lián)規(guī)則需要經常進行維護。采用重新挖掘的維護方式費時費力，因此有學者提出增量式挖掘算法實現(xiàn)更新和原有挖掘規(guī)則的維護。針對電站連續(xù)數(shù)據(jù)，牛成林在模糊量化關聯(lián)規(guī)則關聯(lián)規(guī)則的基礎上提出了改進的增量式模糊數(shù)值型關聯(lián)規(guī)則挖掘算法[4]。

增量式數(shù)據(jù)挖掘運行優(yōu)化目標值的基本方法為：首先將數(shù)據(jù)歸一化和模糊離散化，然后計算各個模糊集合的權值，接著利用增量數(shù)據(jù)挖掘的性質：頻繁項的子集也是頻繁的；不頻繁項的超集也是不頻繁的挖掘更新后的頻繁項集，最后再通過頻繁項集構造關聯(lián)規(guī)則，得到更新數(shù)據(jù)庫后的新的關聯(lián)規(guī)則，其中利用性質更新關聯(lián)規(guī)則是增量挖掘的新穎之處。

增量式關聯(lián)規(guī)則挖掘充分利用原有的挖掘結果，能夠避免重復挖掘，提高挖掘效率,常應用在電站氧量最優(yōu)值的確定上[5]。

2.4 基于動態(tài)數(shù)據(jù)流在優(yōu)化中應用

增量數(shù)據(jù)挖掘技術進行挖掘解決了數(shù)據(jù)庫更新后運行優(yōu)化目標值的增量更新問題。但機組的實際運行的狀態(tài)與歷史數(shù)據(jù)得來的目標值仍有時間延遲，運行優(yōu)化目標值無法實現(xiàn)實時更新。基于動態(tài)數(shù)據(jù)的運行優(yōu)化方法能應對此類問題。

動態(tài)數(shù)據(jù)挖掘的基本思想是：將數(shù)據(jù)流分割成若干個固定大小的批，計算出每批數(shù)據(jù)集中各個項的支持度技術，然后采用類似FP-Stream算法加入大于最小支持度和最小可信度的各個項，對FP-stream進行更新。

動態(tài)數(shù)據(jù)挖掘的方法通過加大增量挖掘的頻度，解決了挖掘結果與實際運行結果有“時間差”導致的挖掘出的結果偏離當前狀態(tài)“較遠”，挖掘結果不可用的問題。與傳統(tǒng)的基于靜態(tài)歷史數(shù)據(jù)的增量數(shù)據(jù)挖掘方法相比，該方法在時間響應上更具有優(yōu)勢，目前用該方法研究電站最經濟煤種決策[6]。

3 電站關聯(lián)規(guī)則應用的優(yōu)化技術

關聯(lián)規(guī)則是電站優(yōu)化目標值確定最為基本的理論，但僅依靠關聯(lián)規(guī)則無法充分挖掘出優(yōu)化目標值，因此，需要其他理論方法為關聯(lián)規(guī)則的使用提供支持。其中主要包括數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)離散化、工況劃分、知識約簡等重要步驟。

3.1 數(shù)據(jù)預處理

數(shù)據(jù)收集是針對不同的優(yōu)化目標，從DCS中選取出對優(yōu)化目標有影響的各個參數(shù)的歷史數(shù)據(jù)。參數(shù)的選取可以通過對鍋爐的熱平衡公式進行確定。如優(yōu)化目標是鍋爐的燃燒效率，此時就可以選擇過量空氣系數(shù)、風煤比、外界負荷、排煙溫度等參數(shù)作為需要收集的數(shù)據(jù)。

由于電站現(xiàn)場有電磁干擾、設備或傳感器故障等原因，電站記錄的真實數(shù)據(jù)包含有許多噪聲、空缺、奇異等數(shù)據(jù)，使數(shù)據(jù)挖掘挖掘過程中面對大量的不統(tǒng)一和存在錯誤的數(shù)據(jù)，因此，數(shù)據(jù)預處理是數(shù)據(jù)挖掘中必備可少的步驟。數(shù)據(jù)預處理的過程主要包括數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)轉換、數(shù)據(jù)規(guī)約[6，7]。

3.2 數(shù)據(jù)離散化

電廠中的參數(shù)大多是連續(xù)的數(shù)值型數(shù)據(jù)，對數(shù)值型數(shù)據(jù)進行關聯(lián)挖掘，需要先將連續(xù)數(shù)值轉換為離散值，再用類似布爾型關聯(lián)規(guī)則進行挖掘[8]。目前電站常用離散化方法主要有等寬度法、等頻率法和聚類算法等。

(1)等寬度劃分離散化。等寬度法將屬性的值域劃分成具有相同寬度的區(qū)間，使得每個區(qū)間大致包含相同數(shù)目的樣本，然后用一個符號來表示這段區(qū)間(常用區(qū)間中心值)。離散區(qū)間的個數(shù)k由用戶指定，由于區(qū)間大小對后期使用關聯(lián)規(guī)則挖掘結果影響很大，一般要求離散化區(qū)間不能過大或過小，且要有較好的離散化效果。區(qū)間劃分必須在挖掘過程中不斷摸索改進[9]。

等寬度離散化算法簡單，占用時間少，可以依據(jù)經驗人為設定離散區(qū)間[10]。但對于區(qū)間存在偏斜極為嚴重的點非常不準確。

(2)等頻率離散化。等頻區(qū)間離散化法與等寬度離散化方法類似，也是將數(shù)值屬性的值域劃分為K個小區(qū)間，不同的是等頻區(qū)間法要求每個區(qū)間的樣本數(shù)目相等[11]，其性能和特點也和等寬度離散化相類似。

(3)K-means聚類離散化。K-means聚類是一種基于劃分的聚類算法，簡單地將數(shù)據(jù)對象劃分成不重疊的子集，使得每個數(shù)據(jù)對象恰好在一個子集中。每個簇的平均值代表這一段數(shù)據(jù)，以此將這一段數(shù)據(jù)離散化。

對于電站的大數(shù)據(jù)集，如果數(shù)據(jù)是分布較為均勻的，這樣劃分的結果簇是密集的，且簇與簇之間的劃分是明顯的。K-means算法具有相對可伸縮性和高效性，常應用在機組負荷和煤質的自然工況劃分上。

(4)模糊聚類離散化。以上的劃分都是一種硬劃分，將某個對象嚴格劃分到某個類中，具有非此即彼的性質。然而對于實際的電站運行參數(shù)，它們的數(shù)值并沒有嚴格的類劃分，在類屬性的方面具有亦此亦彼的中介性，研究人員引入模糊集理論來解決劃分過硬的問題。

電廠模糊離散化中，最為常用的方法是模糊C均值聚類算法(FCM, Fuzzy C-Means)。該算法中，各個樣本不是被唯一的劃分到某一類中，而是以不同的隸屬度劃分到各個類別，將各個類的隸屬度擴展到[0,1]，用[0,1]中的數(shù)值表示該記錄屬于不同的類，有效解決了數(shù)據(jù)劃分過硬的問題。

3.3 工況劃分

火電機組運行效率會受到許多外界條件影響，這些外界條件人為難以改變，稱之為工況。工況的變動會造成機組運行參數(shù)和相應指標的變動。火電機組在不同工況下運行特性差異性很大，對應的最優(yōu)值也是不同的[12]。因此，數(shù)據(jù)挖掘電站優(yōu)化目標值之前需要對機組運行工況進行劃分，目前工況具有以下幾種劃分方法。

(1)單一外界負荷工況的劃分。電站機組的設計一般都是根據(jù)額定負荷進行的，因此機組在額定負荷下經濟性最好。負荷的變化會引起許多運行參數(shù)偏離基準值，引起機組相應性能的變化[13]。因此，負荷作為工況的劃分的方法是選擇機組比較常見典型負荷作為機組的工況劃分,如將50%，80%，90%，100%等負荷劃分為獨立工況。

(2)多外界條件的人工劃分。外界負荷并不是唯一的影響機組運行效率的不可控條件，煤質和外界環(huán)境溫度對機組的運行效率也是十分重要的外界因素。于是研究人員使用等寬度法將煤質系數(shù)[14]、外界環(huán)境溫度、負荷分別進行均勻的區(qū)間劃分。各個劃分后的參數(shù)區(qū)間組合起來定義為不同的工況，每個工況用一個單獨的符號表示。

(3)多因素自然工況劃分。電廠的典型負荷不一定是其常見的運行工況，煤質用等寬度的方法直接進行劃分也缺乏科學性，因此引入了自然工況劃分方法，采用聚類算法中K-means算法將負荷和煤質進行自然劃分。而對于變化緩慢的外界環(huán)境溫度仍采用等寬度法進行劃分。其中K-means算法的公式為：

(4)

式中：E為數(shù)據(jù)庫中所有對象與相應簇的質心的距離之和；p為對象空間中的一個點；mi為簇的算數(shù)平均值。

(4)改進K均值聚類算法的工況劃分。傳統(tǒng)K-means算法需要首先指定構造的簇數(shù)K，而沒有可靠方法判斷K值是否選取的正確；K-means同時對初值敏感，初始值選取不當可能使結果陷入局部最優(yōu)解的缺點。文獻[15]提出了一種采用均值標準差的方法確定初始聚類中心，通過評價函數(shù)自適應調整值改進K均值聚類算法，解決了初值敏感問題；文獻[16]提出了一種SOM神經網絡改進K均值算法相結合的雙層聚類算法，利用SOM神經網絡將大量實時數(shù)據(jù)進行壓縮，再利用改進K均值聚類算法將神經元聚類。SOM神經網絡改進K均值算法改善了K-means的處理離散點時導致的分類增加問題，降低了數(shù)據(jù)聚類的計算量，從而降低了運算的時間。

總之，單一的負荷劃分簡單、高效，有一定的實際應用依據(jù)，但劃分方法太過粗糙，不能夠滿足全工況節(jié)能優(yōu)化運行、AGC約束變化[17]。多因素人工劃分對于工況的劃分更為細致準確，但人為確定負荷和煤質的劃分寬度，缺乏科學依據(jù)。自然工況劃分，遵循了機組運行工況的自然分布規(guī)律，考慮了不同電廠運行的客觀規(guī)律，劃分方法物理意義明確其易于工程實現(xiàn)。改進k-means方法具有更高的分類準確率及更強的無監(jiān)督自學習能力，能契合實際生產規(guī)律。

3.4 屬性約簡

在優(yōu)化過程中通常會選取一些決策屬性顯示機組的經濟性，如鍋爐效率、發(fā)電煤耗等。電站中的許多參數(shù)對決策參數(shù)都有影響，但每個參數(shù)影響程度大小不同，如果把每個有影響的參數(shù)都納入到挖掘的對象中，會使得挖掘效率變得極低。因此，需要引入一種方法來降低挖掘的維數(shù)。目前應用的較多的屬性約簡方法如下：

(1)粗糙集屬性約簡。粗糙集理論的主要思想是在保持分類能力不變的前提下，通過知識約簡，得到問題的決策或分類規(guī)則；而在優(yōu)化目標值確定的過程中應用粗糙集，是在保持條件屬性相對于決策屬性的分類能力不變的情況下，刪除其中不必要或不重要的屬性[18]。這里主要介紹基于區(qū)分矩陣的約簡算法。

區(qū)分矩陣[19]由Showron提出。區(qū)分矩陣約簡首先構建出一個差別矩陣，然后通過差別矩陣計計算出各個參數(shù)集合的區(qū)分函數(shù)，區(qū)分函數(shù)值小的集合將會被舍棄掉，最終保留下較少的區(qū)分函數(shù)大的集合，這些集合就是約簡后的參數(shù)集合。

區(qū)分矩陣的約簡算法清晰簡單，但對于有較多影響因素的參數(shù)集合，該算法的區(qū)分函數(shù)龐大，計算復雜。對于改進的基于區(qū)分矩陣的約簡算法有多種[20]，在這里不再詳述。

(2)基于參數(shù)的關聯(lián)性分析。火電廠的生產過程實際上是一個能力轉換傳遞的過程，體現(xiàn)了其內在的物質平衡和能量平衡的關系。這個平衡關系使得整個生產過程中許多參數(shù)是有相關性的[21]，變量間的相關關系可以用解析式表達出來。描述變量間相關性的指標采用隨機變量的相關系數(shù)，變量X、Y的相關系數(shù)定義為：

(5)

式中：Cov(X,Y)=E(X-Ex)(Y-Ey)=EXY-EXEY，Var(X)、Var(Y)分別是X、Y的方差。

變量間的相關性可以通過求樣本相關矩陣來估計，文獻[22]給出了相關矩陣行列進行調整以尋找相關數(shù)據(jù)塊的方法，以此可按照關系數(shù)對運行參數(shù)重新分組，從而找到具有較強相關性的變量組作為重要的約簡屬性集。

綜述，屬性約簡能夠降低關聯(lián)規(guī)則挖掘的維數(shù)，提高關聯(lián)規(guī)則挖掘效率。盲目刪除屬性方法直觀簡單、易于理解，但計算過程空間及時間復雜度過高；重要度的約簡過程也計算較慢；區(qū)分矩陣和區(qū)分函數(shù)以及他們的改進版本能夠較好地處理屬性約簡的過程，適合電站數(shù)據(jù)挖掘過程中的使用。目前，電站應用較廣的是基于粗糙集的屬性約簡算法，在鍋爐效率的影響參數(shù)的約簡、發(fā)電煤耗影響參數(shù)的約簡上得到應用。

4 結論

基于數(shù)據(jù)挖掘的電站優(yōu)化運行算法是一種與計算機技術緊密結合的定量的優(yōu)化運行方法。該方法以電站海量歷史運行數(shù)據(jù)為基礎，主要應用關聯(lián)分析法從歷史數(shù)據(jù)中挖掘出符合優(yōu)化目標的參數(shù)運行范圍。比傳統(tǒng)的依靠理論計算確定優(yōu)化目標值更符合電站實際運行狀態(tài)；挖掘出的運行參數(shù)優(yōu)化目標值比理論計算法更容易在電站中指導電站運行。因此，隨著計算機技術的不斷發(fā)展和SIS系統(tǒng)在電站中的廣泛應用，電站數(shù)據(jù)挖掘優(yōu)化算法將能夠不斷從電站海量運行歷史記錄中挖掘出機組在安全、經濟、環(huán)保、高效條件下的運行規(guī)律，為電站的實時優(yōu)化運行提供指導。基于數(shù)據(jù)挖掘的電站優(yōu)化運行算法將成為電站運行參數(shù)優(yōu)化的重要研究方向。

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The Summary of Optimal Operation Parameters in Power Station Based on the Data Mining

Wang Qiuping, Chen Zhiqiang, Wei Hao

(Department of Automation,Northeast Dianli University, Jilin 132012, China)

In order to increase the economy and the operation efficiency of the power plant and decrease the coal consumption of electrical facilities, it is of great significance to get the optimal operation parameter value of power station. The previous optimal operating parameters were obtained by theortical calculation under the ideal environment, which were difficult to achieve in the actual operation of the power plant. However, the data mining algorithm is a way to get the optimal operating parameters from previous data, which can easily obtained in the actual operation. By comparing previous data mining algorithm of power plant in recent years, the paper summarized the main steps of optimal parameters by data mining, which include association rules, data discretization, condition identification and knowledge reduction. In addition, it concluded that fuzzy association data mining is the main method of data mining in power plant, which can be applied to power stations for optimization value mining and fuzzy clustering discretization can disperse the continuous data of parameters in power plant. Rough set theory can reduce the dimension of parameters and improve the efficiency of data mining. Finally, the result shows the optimization of parameter based on data mining algorithm may provide guidence for optimal running future research.

association rules; data discretization; condition identification; knowledge reduction

2015-05-04。

王秋平(1973-)，女，副教授，研究領域為卡爾曼濾波、火電機組數(shù)據(jù)挖掘，E-mail:18654929296@163.com。

TP274.2

A

10.3969/j.issn.1672-0792.2015.07.004