基于大数据挖掘技术的燃机电厂汽轮机冷端优化平台研究开发项目】招标

日期：2021-06-29 来源：中国电力招标采购网作者：dlztb 浏览：4

核心提示：华能东莞燃机热电基于大数据挖掘技术的燃机电厂汽轮机冷端优化平台研究开发项目招标公告招标编号：HNZB2021-06-2-1491.

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华能东莞燃机热电基于大数据挖掘技术的燃机电厂汽轮机冷端优化平台研究开发项目招标公告

招标编号：HNZB2021-06-2-149

1. 招标条件

本招标项目华能东莞燃机热电基于大数据挖掘技术的燃机电厂汽轮机冷端优化平台研究开发项目招标人为华能东莞燃机热电，招标项目资金来源为企业自筹，该项目已具备招标条件，现对华能东莞燃机热电基于大数据挖掘技术的燃机电厂汽轮机冷端优化平台研究开发项目服务进行公开招标。

2. 项目概况与招标范围

2.1 项目

2.3 招标规模：开发“基于大数据挖掘技术的燃机电厂汽轮机冷端优化平台研究开发”软件系统，围绕机组负荷和实际真空，结合循环水泵、真空泵、集力通风冷却塔等运行方式，通过在线试验和数据挖掘，按照最优真空边界带推荐最佳设备运行方式。

2.4 招标范围：围绕机组负荷和实际真空，结合循环水泵、真空泵、集力通风冷却塔等运行方式，通过在线试验和数据挖掘，按照最优真空边界带推荐最佳设备运行方式。

大数据挖掘过程的数据准备阶段，对SIS系统中燃气轮机，汽轮机及其冷端数据的采集、传输、存储等进行研究，从源头上保证数据的真实性和准确性，为后续数据挖掘工作的顺利完成打下坚实基础。

数据挖掘过程中的数据预处理阶段，主要研究汽轮机冷端实时数据的预处理技术，研究选用的组合预测方法，简化拉格朗日插值和GARCH模型，在不影响准确率的前提下尽量保证算法的效率，通过神经网络组合器将两种算法组合到一起，得到本次研究的组合预测模型。

数据挖掘过程中的数据挖掘阶段，在前人研究的基础上，创新的给出基于序列模式挖掘的综合煤价电价冷端优化保护关联算法，定义算法过程中的一些概念，对CCPC算法的框架设计和算法实现的各个步骤进行详细阐述，并给出实现各步的相关算法，并用数据挖掘结果验证理论计算的正确性，并进行实时修正理论计算结果。

数据挖掘过程中的结果评估阶段，利用统计学术界享有盛誉的数据挖掘工具SPSS Clementine及华能海门电厂冷端系统实际运行工况数据进行算法的验证，并实时显示冷端优化计算结果，并生成适合指导运行人员操作的最佳真空指导曲线，清晰直观地展示了整个数据挖掘处理流程并对计算结果进行分析，经过修正后直接指导机组运行。

在火电厂原有历史运行数据发生变化后，针对增量数据挖掘中的新增数集模糊隶属度函数确定问题，提出FCM 增量聚类算法与模糊关联规则挖掘算法相结合的算法。挖掘得出原有历史运行数据更新后的运行参数最优目标值，并通过实际运行数据验证算法的有效性。

根据燃气轮机调峰及频繁启停机的角色，利用FCM 增量聚类算法与模糊关联规则挖掘算法相结合的算法，热力学平衡原理，计算机组启停机能耗指标，达到机组最经济化启停机组。

2.5 本次招标标段为：华能东莞燃机热电基于大数据挖掘技术的燃机电厂汽轮机冷端优化平台研究开发项目标段包1