模糊聚类与k-NN法大型发电设备状态预警模型

摘要：

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.

关键词：发电设备、状态预警、模糊聚类、k-NN模型

所属期刊栏目：45

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2017-03-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：42-44,57