1、隨著我國電力行業(yè)的自動化水平及信息集成度的逐漸提高，分布式控制系統(tǒng)在電廠中得到了普遍的推廣和應用。因此很多電廠都采集了大量的鍋爐運行數據，在這些數據中蘊涵著非常重要的信息。數據挖掘技術可以從這些數據中提取能夠指導鍋爐運行優(yōu)化的知識，對提高鍋爐的經濟性和安全性具有非常重要的實際意義。
　　對鍋爐進行運行優(yōu)化時需依據鍋爐的實際情況劃分工況，除了機組負荷以外，鍋爐入爐煤質對鍋爐的經濟性和安全性也有很大的影響，所以在運行優(yōu)化時要先完成入爐

2、煤質的監(jiān)測以便于進行煤質工況劃分。為解決入爐煤質的實時在線監(jiān)測問題，基于能量守恒和物質守恒原理以及煤的燃燒化學分析，利用煤收到基元素和煙氣成分之間的對應關系，建立了基于鍋爐排煙成分的電站鍋爐入爐煤質監(jiān)測模型。通過測量鍋爐和磨煤機的運行參數，并采用迭代算法進行模型求解以實現(xiàn)入爐煤質的在線監(jiān)測。將入爐煤質監(jiān)測模型求解的收到基元素以及低位發(fā)熱量與試驗煤樣化驗的結果進行對比，可得兩者的相對誤差約在±5%以內，基本滿足工程應用要求。
　　鍋

3、爐運行優(yōu)化系統(tǒng)的目標函數的合理選取是運行優(yōu)化的關鍵，一般選取鍋爐效率或供電煤耗率等指標，然而綜合的性能指標在評價鍋爐性能和進行偏差分析時更全面。為有效降低電站鍋爐運行成本，提高燃煤電廠的經濟效益，提出了可以優(yōu)化控制的電站鍋爐綜合性經濟指標——聯(lián)合燃煤成本及其數學模型。針對關聯(lián)規(guī)則Apriori算法在處理電廠大數據時所存在的問題，通過算法改進實現(xiàn)了對電廠大數據的數據挖掘。通過對電站鍋爐大數據應用程序的編程和用戶界面設計，實現(xiàn)程序應用軟件的

4、開發(fā)。為了更好的實現(xiàn)數據離散化，利用聚類算法依次進行預聚類和聚類，然后采用基于煤質和負荷工況劃分的改進關聯(lián)規(guī)則進行數據挖掘，得到可調控參數的運行最佳值以指導鍋爐運行。
　　以600MW機組為例，通過對運行數據計算得到對應的聯(lián)合燃煤成本，并選取了不同運行工況進行優(yōu)化。結果表明：采用基于煤質和負荷的改進關聯(lián)規(guī)則對鍋爐運行數據進行挖掘，可以得到可調控參數的運行最佳值指導鍋爐運行；運行優(yōu)化系統(tǒng)給出了運行最佳值的區(qū)間，從而提高了鍋爐運行優(yōu)化