模糊聚类与k-NN法大型发电设备状态预警模型

作者：宋美微; 赵明; 何屏

来源：工业加热, 2016, 45(06): 42-57.

• 发电设备
• 状态预警
• 模糊聚类
• k-NN模型

根据设备运行的历史数据,运用模糊聚类和k-NN证据分类的方法,建立设备的运行状态模型,对水火电发电设备的运行状态进行判断,并对异常、故障状态进行预警。最后以红河1号机组#1高压加热器2014年1月用来聚类的4000组样本数据及其隶属度矩阵作为证据k-NN的训练集,2月某两天运行数据进行测试。验证模型能够如实反映设备异常状态,证明了模型的可靠性。

• 单位
  云南电网有限责任公司电力科学研究院; 昆明理工大学