基于大数据和并行随机森林算法火电机组供电煤耗计算模型Calculation model of coal consumption for thermal power units based on big date and random forest algorithm
文雯,刘文哲,肖祥武,向春波,谢小鹏,姜鑫
摘要(Abstract)：
供电煤耗是衡量火电机组运行经济性的重要指标。本文提出一种基于并行随机森林算法的火电机组供电煤耗计算模型,利用某600 MW机组分布式控制系统(DCS)的海量数据,在Spark大数据平台,采用阈值判定出稳定工况的数据,采用局部异常因子算法对局部异常值进行检测与处理,采用K-means聚类算法确定出不同工况,最后筛选出影响机组供电煤耗的38个热力参数及其10种工况下211 615组数据。随机抽取其中4/5的数据对并行随机森林算法供电煤耗计算模型进行训练建模,1/5的数据进行测试,测试得到该模型供电煤耗计算值与实际值较吻合,平均绝对误差为1.79 g/(kW·h),相对误差在–3%~3%内。表明基于并行随机森林算法的供电煤耗计算模型计算精度较高,模型泛化能力较强,适用于供电煤耗计算。
关键词(KeyWords)： 火电机组;供电煤耗;随机森林;大数据;K-means聚类;预测模型
基金项目(Foundation):
作者(Author): 文雯,刘文哲,肖祥武,向春波,谢小鹏,姜鑫
DOI: 10.19666/j.rlfd.201802101