基于锅炉运行优化的数据挖掘平台研究与实现

论文摘要

能源和环境问题是影响国民经济可持续发展的关键问题。当前，国家重视节能减排措施，热电联产企业面临着提高锅炉运行效率和减少污染排放的双重任务。充分利用锅炉分布式控制系统DCS（Distribute Control System）记录大量锅炉运行数据，采用数据挖掘技术，提高锅炉运行效率成了行业中的必然趋势。由于数据挖掘需要海量数据支持，首先必须建立面向锅炉优化为主题的数据仓库。锅炉DCS系统已将各运行参数进行归档，本论文设计并实现了基于WinCC系统的实时监测客户端，提取相关系统数据，实现已归档的数据存入数据仓库。面对锅炉运行各参数之间呈现复杂的非线性关系，本文尝试采用后向反馈BP神经网络理论和关联规则算法的数据挖掘方法，对锅炉实时运行数据进行分析，从而建立锅炉运行模型。通过把数据挖掘技术与锅炉运行相结合，建立了基于神经网络和关联规则的锅炉运行模型，利用微软.Net开发技术，开发了基于锅炉优化的数据挖掘平台。该系统将现有资源进行了最大化利用，在不增加硬件设施的情况下，从数据角度寻找到了提高锅炉运行效率的手段。从长远角度，平台支持其他算法的移植，为更好的实现系统优化奠定了实践基础。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 引言
• 1.1 课题背景
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 研究意义和应用价值
• 1.4 主要研究内容
• 1.5 论文组织
• 第二章 系统技术路线及关键技术
• 2.1 采用的技术路线
• 2.2 锅炉运行优化技术
• 2.2.1 基于燃烧优化调整试验的研究
• 2.2.2 基于燃烧机理模型建模技术的研究
• 2.2.3 基于检测技术的运行优化研究
• 2.2.4 基于数据挖掘的锅炉运行优化技术
• 2.3 数据仓库与数据挖掘
• 2.3.1 数据仓库技术
• 2.3.2 数据挖掘技术
• 2.4 系统开发环境
• 2.4.1 NET 开发平台
• 2.4.2 数据库平台
• 2.4.3 MVC 平台框架设计
• 2.4.4 领域驱动模型设计
• 2.5 本章小结
• 第三章 数据仓库与实时数据监测系统
• 3.1 数据仓库系统需求分析
• 3.1.1 面向主题分析
• 3.1.2 数据建立流程
• 3.2 实时数据监测设计与实现
• 3.2.1 WinCC 描述
• 3.2.2 设计与实现
• 3.3 本章小结
• 第四章 数据挖掘平台需求与设计
• 4.1 数据挖掘平台需求分析
• 4.1.1 问题描述
• 4.1.2 平台功能
• 4.1.3 平台功能模块
• 4.1.4 用例分析
• 4.2 基于 BP 神经网络的锅炉数据挖掘
• 4.2.1 神经网络的描述[23]
• 4.2.2 算法应用
• 4.2.3 结果分析
• 4.3 基于关联规则的锅炉数据挖掘
• 4.3.1 关联规则的描述[22,23]
• 4.3.2 关联规则算法应用
• 4.3.3 结果分析
• 4.4 本章小结
• 第五章 系统测试分析
• 5.1 系统流程测试
• 5.2 系统测试
• 5.2.1 系统测试方法
• 5.2.2 系统测试用例与结果分析
• 5.3 本章小结
• 第六章 结束语
• 致谢
• 参考文献