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基于数据挖掘的火电机组能耗特征提取综述报告
随着国内煤炭资源开采和利用的加强，火电厂作为固定的主力发电单位，具有发电能力强，运营成本低等优点，逐渐成为国内发电企业的首选。为了满足国内电力市场的需求，火电企业需要通过引进新技术、优化运营模式以及提高能耗效率等手段，来提高发电能力和降低能源消耗，以达到可持续发展的目的。在这一背景下，数据挖掘技术的应用成为提高火电生产效率和降低成本的重要途径，本文对基于数据挖掘的火电机组能耗特征提取的研究做一综述。
一、数据挖掘技术在火电机组能耗特征提取中的应用概述
数据挖掘指通过对大数据的批量分析，从中提取出潜藏在其中的知识和信息，有助于企业在制定决策时进行数据驱动。应用数据挖掘技术提取火电机组的能耗特征可以有效地发现发电设备运作的规律和不合理的消耗现象，进而形成科学合理的管理决策。常见的数据挖掘技术包括分类、聚类、模型分析等。
分类主要依靠机器学习算法，将数据集按照一定的标准进行分类，从而更好地了解数据的特征。在火电领域，研究者们利用分类算法对火电机组的能耗特征进行建模，从而高效地区分设备运作状态。李峰等人于2018年利用逻辑回归、朴素贝叶斯等算法，对机组设备的开机状态和工作状态进行了分类，有效提取各种能耗指标，并发现了开停机状态下的能源峰谷特征，指导设备开停机策略的制定。聚类是一种通过对数据间距离相似度进行判断，将具有相似特征的数据集进行划分的算法。陈珍等人分析火电机组能耗数据，通过层次聚类以及K-means算法对数据进行分组，发现不同机组在总耗能方面的相对差异，为制定差异化的管理策略提供了依据。模型分析是通过对数据进行建模，探寻数据间的规则和关系。刘靖等研究团队针对火电关键能耗指标的时序特征，利用ARIMA模型进行建模分析，通过对不同区间的特征数据进行分析，有效规避过度的能源消耗。
二、火电机组能耗特征提取的应用案例
1.基于时间序列建模分析的能耗预测
王显伟等人在2018年利用时间序列方法，对火电机组的能耗指标进行研究，提取出时序数据的特征，以此为基础，开展基于期望值算法和马尔科夫模型的能耗预测。预测结果表明，该方法预测准确率高达95%以上，充分发挥了时间序列的优势，为企业制定合理的能源消耗计划提供了依据。
2.基于聚类分析的机组效率评价
2019年，杨萍等人对某火电企业的机组数据进行分析，在数据挖掘方法下基于能耗指标进行聚类分析，并通过建立熵权法来计算相关指标的权重系数。结果显示，聚类结果合理，针对不同的设备效率评价模式所作出的推荐管理策略较为准确。
3.多元回归分析技术应用
近年来，许多团队开始使用多元回归分析技术，借此推断不同机组特征之间的关系，并对其能耗特征进行特征提取。2017年，吴俊东等人针对国内一家火电企业开展能耗分析，利用多元线性回归模型分析各种能源消耗因素的影响系数，发现机组间存在较大差异，有效提高了机组能耗效率。
三、火电机组能耗特征提取的挑战和应对
在实施数据挖掘和能耗特征提取的过程中，仍然面临以下挑战：
1.数据质量不同
火电机组中的能源消耗数据来源于不同的传感器装置，其采集频率、质量等不同，对数据的分析和建模提出了新的要求。应应用数据清洗、数据筛选等技术手段，确保数据的质量和准确性。
2.数据样本量少
火电机组的数据量相较其他行业更小，而高质量的数据样本对于数据挖掘的效果至关重要。应从全业务范围内收集数据，重新设置指标模板，充分利用业务数据增大样本容量。
3.原始数据的短时周期性
传感器对火电机组的能源消耗数据采集较为频繁，但是数据仅从一个时间段获取的分析结果难以真实反映机组的运行状态、能耗差异以及故障原因等，使分析结果无法做到准确性和可信度，因此需要增加对原始数据的周期性挖掘及分析。
4.算法判别和模型建立的实际应用
火电机组的数据特点很多都是重复的，对于特征数据提取，如何把握每一项特征对应的价值和关联性，以及过多参数对算法的准确度等等问题，都需要不断与客户方互动或和数据挖掘领域的专家进行交流，以逐步寻求全新的数据方法来对数据挖掘领域进行有效的处理和结果的输出。
综上所述，随着2020年新冠肺炎的大流行，火电机组的能耗及能耗分析已成为一个重要的技术领域。随着医院重症病人数量增加，在这种情况下，能源的消耗需要企业越来越高效地进行控制和规划，如何提高火电机组能耗效率和优化管理已成为重要话题。数据挖掘技术在火电机组能耗特征提取中的运用越来越成熟，对于提高火电能耗效率和降低运营成本具有显著效果，未来在数据挖掘技术的应用和发展下，火电机组能耗特征提取的研究会更加深入和全面。