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基于DBSCAN聚类算法的汽轮机滑参数运行优化方法
文献摘要：
滑压运行控制方式优化是提高汽轮发电机组大范围变工况运行经济性的一种常用有效手段.如何挖掘高信噪比实际运行数据中的有效信息,以获取精准的滑压运行曲线,是时下的研究热点和难点.提出一种基于密度空间数据聚类算法(简称DBSCAN)的汽轮机滑参数运行优化方法.首先,通过聚类对机组运行数据去除噪声的同时自适应得出各个工况子区间;然后,对各个工况子区间进行热耗率寻优,即可计算出该区间的最优滑参数;最后,结合人工先验知识,同时遍历所有工况子区间得到最优滑压曲线.以某实际机组为测试对象,结果证明本方法能够有效降低机组实际运行数据中存在的噪声干扰,可为基于实际运行数据的滑压优化方法提供借鉴和参考.
文献关键词：
滑压优化;运行数据;高信噪比;DBSCAN聚类
中图分类号：
作者姓名：
张书迎;于涛;李绍生;高绪栋;苏伟;万杰
作者机构：
山东电力工程咨询院有限公司,济南250013;哈尔滨工业大学,哈尔滨150001
文献出处：
引用格式：
[1]张书迎;于涛;李绍生;高绪栋;苏伟;万杰-.基于DBSCAN聚类算法的汽轮机滑参数运行优化方法)[J].汽轮机技术,2022(03):217-220
A类：
滑压优化
B类：
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AB值：
0.363228
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