基于Apriori算法的电厂辅助服务考核数据分析与应用

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为了保障电力系统的供电安全性、稳定性和可靠性及维持电能的优质经济运行,需要发电企业、电网企业等具有一次调频、自动发电控制、调峰等服务。鉴于火电机组的性能差异性,可能在某一时刻不能满足部分辅助服务考核项目而被考核。调度根据规程对其基本辅助服务和有偿辅助服务相关内容进行考核和奖励。针对机组因考核被罚款的问题,本文采用Apriori算法对电厂侧的数据进行挖掘分析。Apriori算法作为大数据算法其中一种方法,它是一种基于递推算法思想算法。在候选集生成和情节的向下封闭检测的两阶段时,通过频繁项集的关联规则的挖掘并获取各考核项目的内在关系。通过对电厂辅助服务考核数据的关联性进行了分析和挖掘,数据挖掘得到信息为我们做相应的优化调整和减少考核等决策提供了参考依据。

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来源
《贵州电力技术》 |2019年第9期|20-27|共8页
作者
孟科技;
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作者单位

徐州华润电力有限公司江苏徐州221142;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电力系统的自动化;
关键词
辅助服务; 大数据算法; 频繁项集; 关联性; 数据挖掘;

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