燃煤电厂集控系统中的大数据挖掘与预测控制

扫码查看

原文链接

国家科技期刊平台
NETL
NSTL
万方数据

中文摘要：本文提出了一种基于时序数据挖掘和长短期记忆网络(LSTM)的燃煤电厂集中控制系统异常检测与预测控制方法.该方法实时采集了燃煤电厂各类传感器数据,利用滑动窗口检测算法识别突变点,并结合多区间的聚类分析构建LSTM预测模型,对系统的运行状态进行实时预测和控制.试验结果表明,该方法在检测灵敏度、预测准确性以及控制效果方面均表现优异,能够为燃煤电厂的智能化运行和安全管理提供有效的技术支持.

作者：

周远

展开 >

作者单位：

江西赣能股份有限公司丰城发电厂,江西宜春 331100

关键词：

异常检测预测控制长短期记忆网络时序数据挖掘

出版年：

2025

中国新技术新产品

中国民营科技促进会

中国新技术新产品

影响因子：0.892

ISSN：1673-9957

年,卷(期)：2025.(1)