基于大数据的火电厂能耗评估模型的研究

发布时间：2018-05-08 22:02

  本文选题：大数据 + 多元线性回归　； 参考：《电力科学与工程》2016年12期

【摘要】：为了顺利开展节能降耗工作,火电厂需要准确评估自身能耗指标。现阶段能耗指标评估主要使用传统数理统计方法,这些方法难以挖掘数据深层次的信息。使用大数据分析方法中的多元线性回归方法,得出了一套煤耗指标评估模型,对某电厂600 MW发电机组实际运行数据进行了大数据分析,解决了传统能耗指标评估方法的缺陷。使用残差分析法对模型准确性进行了验证,得出了模型满足实际需要的结论。
[Abstract]:In order to carry out energy saving and consumption reduction work smoothly, thermal power plants need to accurately evaluate their own energy consumption index. At present, traditional mathematical statistical methods are mainly used in energy consumption index evaluation, and these methods are difficult to mine the deep information of data. By using the multivariate linear regression method in big data's analysis method, a set of coal consumption index evaluation model is obtained, and the actual operation data of 600 MW generating set in a power plant are analyzed by big data, which solves the defects of the traditional energy consumption index evaluation method. The accuracy of the model is verified by residual analysis method, and the conclusion is drawn that the model meets the actual needs.
【作者单位】： 华北电力大学控制与计算机工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(71071053) 北京市自然科学基金(9122021)
【分类号】：TM621

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本文编号：1863248