公开(公告)号：CN110442038B

公开(公告)日：2022-05-17

申请号：CN201910675924.4

申请日：2019-07-25

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 林金星 ,  缪宇航

IPC: G06F16/26

Abstract: 本发明公开了一种基于Apache Spark和改进FP‑Growth算法的火电机组运行优化目标值确定方法，包括以下步骤：S1、选取供电煤耗率的影响参数，根据影响参数采集历史运行数据并进行数据预处理和稳态检测；S2、使用Pearson相关性分析从供电煤耗率的影响参数中筛选运行优化参数；S3、基于矩阵技术改进FP‑Growth算法；S4、基于Apache Spark将改进FP‑Growth算法并行化；S5、将运行优化参数的数据离散化，利用并行的改进FP‑Growth算法从数据集中挖掘频繁模式，对挖掘结果进行反离散化并整理得到各个工况下机组运行优化参数的目标值。本发明的一种火电机组运行优化参数目标值确定方法，基于Apache Spark和改进FP‑Growth算法，具备耗时短、占用内存低和挖掘海量数据的效率高的优点。

公开(公告)号：CN110442038A

公开(公告)日：2019-11-12

申请号：CN201910675924.4

申请日：2019-07-25

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 林金星 ,  缪宇航

IPC: G05B17/02

Abstract: 本发明公开了一种基于Apache Spark和改进FP-Growth算法的火电机组运行优化目标值确定方法，包括以下步骤：S1、选取供电煤耗率的影响参数，根据影响参数采集历史运行数据并进行数据预处理和稳态检测；S2、使用Pearson相关性分析从供电煤耗率的影响参数中筛选运行优化参数；S3、基于矩阵技术改进FP-Growth算法；S4、基于Apache Spark将改进FP-Growth算法并行化；S5、将运行优化参数的数据离散化，利用并行的改进FP-Growth算法从数据集中挖掘频繁模式，对挖掘结果进行反离散化并整理得到各个工况下机组运行优化参数的目标值。本发明的一种火电机组运行优化参数目标值确定方法，基于Apache Spark和改进FP-Growth算法，具备耗时短、占用内存低和挖掘海量数据的效率高的优点。