基于Spark大数据平台的火电厂节能分析
发布时间：2021-01-01 01:19
在相当长的一段时间内,我国以煤为主的能源结构不变,煤炭占总能源比例及火力发电比例将很难低于50%。因此,发电企业面对目前严格的火电厂排放标准,必须采取一切措施实现发电过程的节能减排。目前,电力发电企业在锅炉、汽机等设备的运行过程中积累了丰富的历史数据,本文从挖掘电厂的节能潜力出发,借助国电大同某电厂的SIS系统中的历史数据,利用Spark分布式大数据计算平台及相关技术对电厂相关指标进行了建模研究,主要工作内容如下:（1）对电厂现阶段的发展现状及所面临的问题进行了调查研究,并从氮氧化物的建模出发对电厂某段时间内的样本数据进行建模预测,并得到较好的预测效果。（2）建立了大数据/云计算的基础存储及计算平台Hadoop,Spark系统等。对Spark平台上的核心RDD进行了研究学习,并利用随机森林、梯度提升回归树及普通决策树完成了对氮氧化物的预测建模,将任务提交到yarn资源管理系统进行分布式计算,并将结果保存到HDFS,从不同角度比较了随机森林及梯度提升回归树方法在氮氧化物建模中的实际效果,对比之后发现随机森林模型更适合用于该污染物的建模。（3）分析比较了不同计算框架的优劣,选取了适合本研究...
【文章来源】：太原理工大学山西省 211工程院校
【文章页数】：89 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 课题研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 电厂节能减排研究现状
1.2.2 电厂大数据的发展现状
1.3 本文主要研究内容
第2章 数据处理平台选型及部署
2.1 引言
2.2 计算框架层
2.2.1 计算框架比较及选型
2.2.2 Spark平台介绍
2.2.3 Spark核心RDD
2.2.4 相关平台部署
2.3 数据存储层
2.3.1 HDFS
2.3.2 Hive
2.3.3 Hbase
2.3.4 MongoDB
2.4 算法库
2.4.1 Hadoop Mahout
2.4.2 Sparkling Water
2.4.3 Spark Mllib & ML
2.4.4 SparkNet
2.5 本章小结
第3章 决策树建模方法介绍
3.1 决策树相关基础理论
3.1.1 决策树模型
3.1.2 决策树学习
3.1.3 特征选择
3.2 随机森林
3.2.1 随机森林的定义
3.2.2 随机森林的生成
3.2.3 算法的优点
3.3 梯度提升回归树
3.3.1 梯度提升树介绍
3.3.2 梯度提升回归树算法
3.3.3 梯度提升树的优缺点
3.4 本章小结
第4章 数据处理及试验
4.1 数据预处理
4.1.1 数据来源
4.1.2 PI数据采集
4.1.3 异常数据处理及数据对标
4.2 火电厂NOx生成及影响因素
4.2.1 锅炉NOx影响因素分析
4.2.2 建模数据选取及NOx排放特点
4.3 锅炉氮氧化物建模流程
4.3.1 基于随机森林的NOx建模实验过程
4.3.2 基于梯度提升树的NOx建模实验过程
4.3.3 基于单个决策树的NOx建模
4.3.4 试验结果分析讨论
4.4 锅炉氮氧化物的多步预测
4.4.1 基于随机森林的多步预测建模及结果
4.4.2 基于梯度提升树的多步预测建模及结果
4.5 本章小结
第5章 建模结果及相关节能分析
5.1 污染物建模结果影响因素分析
5.1.1 建模结果变量选取
5.1.2 模型所得测点分析
5.2 经济指标分析
5.2.1 供电煤耗指标分析
5.3 各负荷下关键运行参数的聚类及提取
5.3.1 关键运行参数优化的意义
5.3.2 不同运行工况下负荷聚类
5.3.3 各负荷下电厂主要运行参数提取
5.4 本章小结
第6章 总结展望
参考文献
致谢
攻读学位期间发表的学术论文目录
【参考文献】：
期刊论文
[1]燃煤电厂污染物超净排放的发展及现状[J]. 赵永椿,马斯鸣,杨建平,张军营,郑楚光. 煤炭学报. 2015(11)
[2]面向大数据的分析技术[J]. 高志鹏,牛琨,刘杰. 北京邮电大学学报. 2015(03)
[3]燃煤电站锅炉系统能效评价方法研究[J]. 何成兵,刘京,顾煜炯. 煤炭学报. 2015(04)
[4]“工业4.0”在德国:从概念走向现实[J]. 陈志文. 世界科学. 2014(05)
[5]基于PLS特征提取和LS-SVM结合的NOx排放特性建模[J]. 吕游,刘吉臻,杨婷婷,孙伟毅. 仪器仪表学报. 2013(11)
[6]基于随机森林的认知网络频谱感知算法[J]. 王鑫,汪晋宽,刘志刚,龚志恒. 仪器仪表学报. 2013(11)
[7]节能减排在电力行业的模型应用刍议[J]. 何峰. 中国新技术新产品. 2013(06)
[8]燃煤发电技术发展展望[J]. 蒋敏华,黄斌. 中国电机工程学报. 2012(29)
[9]华北电网日内发电计划及实时调度系统[J]. 陈之栩,李丹,梁吉,刘军,张涛,杨争林. 电力系统自动化. 2011(19)
[10]基于随机森林算法的电力系统暂态稳定性评估[J]. 叶圣永,王晓茹,刘志刚,钱清泉. 西南交通大学学报. 2008(05)
硕士论文
[1]随机森林及其在遥感图像分类中的应用[D]. 姚明煌.华侨大学 2014
本文编号：2950670
【文章来源】：太原理工大学山西省 211工程院校
【文章页数】：89 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 课题研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 电厂节能减排研究现状
1.2.2 电厂大数据的发展现状
1.3 本文主要研究内容
第2章 数据处理平台选型及部署
2.1 引言
2.2 计算框架层
2.2.1 计算框架比较及选型
2.2.2 Spark平台介绍
2.2.3 Spark核心RDD
2.2.4 相关平台部署
2.3 数据存储层
2.3.1 HDFS
2.3.2 Hive
2.3.3 Hbase
2.3.4 MongoDB
2.4 算法库
2.4.1 Hadoop Mahout
2.4.2 Sparkling Water
2.4.3 Spark Mllib & ML
2.4.4 SparkNet
2.5 本章小结
第3章 决策树建模方法介绍
3.1 决策树相关基础理论
3.1.1 决策树模型
3.1.2 决策树学习
3.1.3 特征选择
3.2 随机森林
3.2.1 随机森林的定义
3.2.2 随机森林的生成
3.2.3 算法的优点
3.3 梯度提升回归树
3.3.1 梯度提升树介绍
3.3.2 梯度提升回归树算法
3.3.3 梯度提升树的优缺点
3.4 本章小结
第4章 数据处理及试验
4.1 数据预处理
4.1.1 数据来源
4.1.2 PI数据采集
4.1.3 异常数据处理及数据对标
4.2 火电厂NOx生成及影响因素
4.2.1 锅炉NOx影响因素分析
4.2.2 建模数据选取及NOx排放特点
4.3 锅炉氮氧化物建模流程
4.3.1 基于随机森林的NOx建模实验过程
4.3.2 基于梯度提升树的NOx建模实验过程
4.3.3 基于单个决策树的NOx建模
4.3.4 试验结果分析讨论
4.4 锅炉氮氧化物的多步预测
4.4.1 基于随机森林的多步预测建模及结果
4.4.2 基于梯度提升树的多步预测建模及结果
4.5 本章小结
第5章 建模结果及相关节能分析
5.1 污染物建模结果影响因素分析
5.1.1 建模结果变量选取
5.1.2 模型所得测点分析
5.2 经济指标分析
5.2.1 供电煤耗指标分析
5.3 各负荷下关键运行参数的聚类及提取
5.3.1 关键运行参数优化的意义
5.3.2 不同运行工况下负荷聚类
5.3.3 各负荷下电厂主要运行参数提取
5.4 本章小结
第6章 总结展望
参考文献
致谢
攻读学位期间发表的学术论文目录
【参考文献】：
期刊论文
[1]燃煤电厂污染物超净排放的发展及现状[J]. 赵永椿,马斯鸣,杨建平,张军营,郑楚光. 煤炭学报. 2015(11)
[2]面向大数据的分析技术[J]. 高志鹏,牛琨,刘杰. 北京邮电大学学报. 2015(03)
[3]燃煤电站锅炉系统能效评价方法研究[J]. 何成兵,刘京,顾煜炯. 煤炭学报. 2015(04)
[4]“工业4.0”在德国:从概念走向现实[J]. 陈志文. 世界科学. 2014(05)
[5]基于PLS特征提取和LS-SVM结合的NOx排放特性建模[J]. 吕游,刘吉臻,杨婷婷,孙伟毅. 仪器仪表学报. 2013(11)
[6]基于随机森林的认知网络频谱感知算法[J]. 王鑫,汪晋宽,刘志刚,龚志恒. 仪器仪表学报. 2013(11)
[7]节能减排在电力行业的模型应用刍议[J]. 何峰. 中国新技术新产品. 2013(06)
[8]燃煤发电技术发展展望[J]. 蒋敏华,黄斌. 中国电机工程学报. 2012(29)
[9]华北电网日内发电计划及实时调度系统[J]. 陈之栩,李丹,梁吉,刘军,张涛,杨争林. 电力系统自动化. 2011(19)
[10]基于随机森林算法的电力系统暂态稳定性评估[J]. 叶圣永,王晓茹,刘志刚,钱清泉. 西南交通大学学报. 2008(05)
硕士论文
[1]随机森林及其在遥感图像分类中的应用[D]. 姚明煌.华侨大学 2014
本文编号：2950670
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/ruanjiangongchenglunwen/2950670.html
