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基于Apriori算法的電廠輔助服務考核數據分析與應用

孟科技 徐州華潤電力有限公司; 江蘇徐州221142
  • 輔助服務
  • 大數據算法
  • 頻繁項集
  • 關聯性
  • 數據挖掘

摘要:為了保障電力系統的供電安全性、穩定性和可靠性及維持電能的優質經濟運行,需要發電企業、電網企業等具有一次調頻、自動發電控制、調峰等服務。鑒于火電機組的性能差異性,可能在某一時刻不能滿足部分輔助服務考核項目而被考核。調度根據規程對其基本輔助服務和有償輔助服務相關內容進行考核和獎勵。針對機組因考核被罰款的問題,本文采用Apriori算法對電廠側的數據進行挖掘分析。Apriori算法作為大數據算法其中一種方法,它是一種基于遞推算法思想算法。在候選集生成和情節的向下封閉檢測的兩階段時,通過頻繁項集的關聯規則的挖掘并獲取各考核項目的內在關系。通過對電廠輔助服務考核數據的關聯性進行了分析和挖掘,數據挖掘得到信息為我們做相應的優化調整和減少考核等決策提供了參考依據。

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電力大數據

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