火电厂优化运行中数据挖掘技术的应用
智慧电厂一体化大数据平台关键技术及应用分析
智慧电厂一体化大数据平台关键技术及应用分析随着能源行业的不断发展和智能化技术的快速进步，智慧电厂一体化大数据平台成为电力行业的关键技术和应用之一。
该平台通过大数据技术的应用，为电力企业提供了更加智能、高效、安全、可靠的生产运营管理模式，实现了能源生产和利用的优化配置，为电力行业的可持续发展提供了有力保障。
本文将对智慧电厂一体化大数据平台的关键技术及应用进行分析。
1. 大数据采集与存储技术智慧电厂一体化大数据平台需要采集和存储大规模、多样化的数据，包括电力设备生产运行数据、环境参数数据、能源消耗数据等。
大数据采集与存储技术是实现智慧电厂的关键技术之一。
目前，常用的采集技术包括物联网技术、传感器技术等，而存储技术则采用分布式存储、云存储等技术，以满足大规模数据的安全、高效存储需求。
2. 数据清洗与处理技术采集回来的原始数据需要进行清洗和处理，以提高数据的质量和可用性。
数据清洗与处理技术包括数据清洗、数据转换、数据集成等，通过这些技术可以对原始数据进行去噪声、去冗余、去异常值等处理，使得数据更加准确、完整、可靠。
还可以通过数据处理技术实现对数据的挖掘和分析，发现数据中的规律和价值信息。
3. 数据分析与建模技术智慧电厂一体化大数据平台需要对大规模数据进行分析和建模，以实现对电力生产运营的智能化管理。
数据分析与建模技术包括数据挖掘、机器学习、人工智能等，通过这些技术可以对数据进行分析预测和建模优化，提高电力设备的运行效率和可靠性，降低能源消耗和生产成本。
4. 数据可视化与应用技术智慧电厂一体化大数据平台需要将处理好的数据信息以直观的方式呈现给用户，以便用户进行数据分析和决策。
数据可视化与应用技术可以通过图表、报表、仪表盘等形式将数据信息直观展现出来，使用户能够更加直观、全面地理解大数据信息，从而更好地进行运营管理和决策支持。
1. 电力设备状态监测与预测智慧电厂一体化大数据平台可以通过采集和分析电力设备的大量生产运行数据，实现对电力设备状态的实时监测和预测。
数据挖掘技术在电力负荷分析中的应用研究
数据挖掘技术在电力负荷分析中的应用研究随着电力需求的不断增加和电网规模的不断扩大，电力负荷分析变得越来越重要。
电力负荷分析是对电力系统中各个节点的负荷进行分析和预测，以便电力供应方能够合理调度电力资源，保障供电的稳定性和可靠性。
而数据挖掘技术的应用，能够在电力负荷分析中发挥重要作用，提供更准确和有效的预测结果。
数据挖掘技术是一种通过从大量数据中发现隐藏的模式和关联的方法。
在电力负荷分析中，数据挖掘技术可以帮助我们从海量的历史负荷数据中提取出有用的信息，建立预测模型，进而预测未来的负荷情况。
以下将介绍数据挖掘技术在电力负荷分析的几个关键应用。
首先，数据挖掘技术可以用于电力负荷预测。
负荷预测是电力负荷分析的核心任务之一。
传统的负荷预测方法往往基于一些线性统计模型，无法准确地捕捉到负荷变化中的非线性特征。
而数据挖掘技术能够利用多元回归分析、神经网络、支持向量机等方法，通过对历史负荷数据的挖掘和分析，建立更加准确、可靠的负荷预测模型。
这样的模型可以帮助电力公司预测未来时间段的负荷情况，从而进行合理的电力调度和供应安排。
其次，数据挖掘技术可以用于异常负荷检测。
在电力系统中，异常负荷往往代表着突发事件、故障或其他异常情况。
对异常负荷的及时检测和识别对于电力公司保障供电安全至关重要。
通过数据挖掘技术，可以构建一套监测系统，对电力系统中的负荷进行实时监测，并使用异常检测算法检测和识别异常负荷，从而可以及时采取措施，防止异常负荷引发的电力系统故障。
第三，数据挖掘技术可以用于负荷曲线分析。
负荷曲线是描述电力系统负荷随时间变化的曲线。
通过对负荷曲线的分析，可以了解负荷的峰谷特征和负荷时序关系，帮助电力公司合理安排电力资源，并进行供能优化。
数据挖掘技术可以通过对负荷曲线进行聚类分析、时序模式挖掘等方法，发现负荷的分布模式和变化规律，为电力公司提供更精确的调度和供能方案。
此外，数据挖掘技术还可以用于电力负荷优化。
电力负荷优化是指通过合理控制负荷的分布和调整，以达到降低电力系统负荷峰谷差、提高供能效率、减少能耗和成本的目的。
大数据在电力行业的应用研究
大数据在电力行业的应用研究随着科技的不断发展，大数据技术在各行各业的应用也越来越广泛。
电力行业一直是国民经济发展的重要支柱，而大数据技术的应用则给电力行业带来了许多的机遇和挑战。
本文将探讨大数据在电力行业中的应用研究，并分析其对电力行业的重要意义。
一、大数据在电力企业的生产运营中的应用1. 数据采集与监测电力企业拥有大量的设备和系统，如发电机组、输电线路等，这些设备产生的数据量巨大。
通过大数据技术，电力企业可以对这些数据进行采集、监测和分析，实时了解设备的运行状态和性能，并及时发现和解决潜在问题，提高电力设备的效率和可靠性。
2. 负荷预测与优化调度电力行业的负荷预测与优化调度对供电稳定和能源消耗具有重要意义。
通过大数据技术，电力企业可以收集历史数据和实时数据，利用机器学习和数据分析算法进行负荷预测，帮助企业合理调度发电机组和电力输送，最大程度地满足用户需求，并减少能源的浪费。
3. 能源监控与管理大数据技术可以帮助电力企业实时监控电力的生产、输送和消费情况，提高能源的利用效率。
通过对数据的分析和挖掘，电力企业可以发现能源消耗的规律和瓶颈，从而采取相应的措施来提高能源的利用效率，减少电力损耗和浪费。
二、大数据在电力行业的管理决策中的应用1. 基于大数据的决策支持系统电力行业的管理决策需要考虑众多的因素和变量。
通过大数据技术，可以对电力行业的历史数据、市场需求、电力供应等进行综合分析和挖掘，为电力企业的管理决策提供科学的决策依据和支持。
这些汇总数据可以帮助电力企业准确预测市场需求，合理安排发电计划，并优化供电结构，提高电力企业的竞争力和效益。
2. 安全风险评估与预警电力行业存在着诸多的安全风险，如火灾、设备故障等。
通过大数据技术，可以对电力系统中的数据进行监测和分析，及时发现异常情况，并进行预警和风险评估。
这些安全数据可以帮助电力企业避免事故的发生，保障电力系统的安全稳定运行。
三、大数据在电力行业的市场营销中的应用1. 用户行为分析与个性化营销电力企业可以通过大数据技术对用户的用电行为进行分析和挖掘，了解用户的用电习惯和需求，为用户提供个性化的用电计划和服务。
“大数据”技术及其在电力行业中的应用
“大数据”技术及其在电力行业中的应用一、本文概述随着信息技术的飞速发展和互联网的广泛应用，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据技术以其强大的数据处理能力和深入的数据挖掘价值，正在逐步改变我们的生活和工作方式。
本文旨在探讨“大数据”技术的内涵、特点以及其在电力行业中的应用。
我们将首先定义和解析大数据技术的核心要素，包括其定义、技术架构、处理流程等。
然后，我们将深入讨论大数据技术在电力行业中的应用场景，包括智能电网、能源管理、电力市场分析等方面。
我们将总结大数据技术在电力行业中的优势和挑战，并提出未来的发展趋势和建议。
本文旨在为读者提供一个大数据技术在电力行业应用的全面视图，以期能够帮助读者更好地理解和应用这一技术。
二、大数据技术概述随着信息技术的快速发展，大数据已经成为了当今社会的重要资源。
大数据技术是指通过特定的技术处理难以用常规手段管理和处理的数据集合。
这些数据集合往往具有数据量大、生成速度快、种类繁多、价值密度低等特点。
大数据技术的核心在于通过高效的数据处理和分析，从海量数据中提取出有价值的信息，为决策提供支持。
大数据技术的体系架构通常包括数据采集、数据存储、数据处理与分析、数据可视化等关键环节。
数据采集是指利用各种传感器、网络爬虫等手段，从各种来源获取数据。
数据存储则需要用到分布式文件系统、NoSQL数据库等技术，以应对海量数据的存储需求。
数据处理与分析则包括数据清洗、数据挖掘、机器学习等一系列技术手段，以揭示数据背后的规律和趋势。
数据可视化则是将分析结果以直观、易懂的方式呈现出来，帮助用户更好地理解和利用数据。
在大数据技术的推动下，电力行业也迎来了深刻变革。
通过对设备运行数据、用户用电数据、市场环境数据等进行全面采集和分析，电力行业可以更加精确地预测电力需求、优化资源配置、提高运营效率，从而实现可持续发展。
三、大数据技术在电力行业的应用随着“大数据”技术的不断发展，其在电力行业中的应用也日益广泛。
数据挖掘技术在机组能效分析中应用
浅谈数据挖掘技术在机组能效分析中的应用（1.北京清大华康电子技术有限责任公司，北京 100083；2.华北电力大学（北京）控制与计算机工程学院，北京 102206）摘要：数据挖掘技术是一门跨学科的综合研究领域，集计算机机器学习、统计学、数据库管理、数据仓库、可视化、并行计算、决策支持为一体，利用数据库、数据仓库技术存储和管理数据，利用机器学习和统计方法分析数据。
在当前社会节能减排的大环境下，电力从业者利用数据挖掘技术对机组发电过程中所产生的各种数据进行深入的分析和研究，并以此来采取相关措施，可以更有效利用现有电力资源，优化整合大型发电设备，不断提高发电的可靠性和经济性。
本文将对数据挖掘技术在机组能效分析中的具体应用加以归纳和总结。
关键词：数据挖掘技术；能效测评；数据仓库；olap联机分析处理；决策树中图分类号：tp311 文献标识码：a 文章编号：1007-9599 （2012）23-0000-02伴随着中国经济的快速腾飞，各工业、企业、居民对电力的依赖性越来越强，电器设备及产品在日常工作与生活中随处可见。
据国际能源署在“全球能源展望报告”中预计：中国的电力需求将在2030年内，每年增长4.5%。
为了摆脱持续的电力紧缺局面，国家近年来对电力行业投入了高达数千亿的巨额资金，改造与新建了大批的发电厂与变电站，逐步缓解了用电紧张的局面。
但是随着用电负荷的节节攀升，对能源的依赖与消耗也飞速发展。
当前国家已经把节能减排作为调整经济结构、转变发展方式的重要抓手，加大了资金投入与责任考核，完善了政策机制与综合协调。
发改委在《关于进一步做好当前节能减排工作的紧急通知》中要求实施节能减排预警调控要科学、合理、有序，加强“十二五”规划研究，努力构建节能减排长效机制。
在日益紧张的供电需求压力和市场经济发展必然规律的驱使下，电力企业体制改革不断向纵深方向发展[1]。
目前，厂网分开，竞价上网的方式已在全国范围内进行推广。
水电站运行管理优化中的数据挖掘技术应用
水电站运行管理优化中的数据挖掘技术应用随着人民生活水平的不断提高，能源的需求也越来越大。
同时，全球气候变化也备受重视，减少二氧化碳排放成为了当务之急。
水电站的建设和运行可以为满足能源需求和减少排放做出重要贡献。
然而，为保证水电站的高效运行和管理，水电站管理人员需要大量数据。
如何挖掘和利用这些数据，对于优化水电站的运行管理至关重要。
一、数据挖掘技术在水电站运行管理中的应用1. 能源供应预测水电站运行的第一步是对未来能源供应的预测。
基于历史数据和天气预报数据，可以通过时间序列分析等方法预测未来的水电产量。
这有助于管理人员做出计划并采取措施，保证水电站的正常运行。
2. 异常检测水电站运行中存在各种因素导致的异常情况，如天气突变、设备故障等。
使用数据挖掘技术，可以对水电站运行数据进行实时监控，及时发现异常情况并做出相应的应对措施。
3. 风险评估水电站的运行涉及到很多因素，如水位、水流量、设备运行状态等。
使用数据挖掘技术进行风险评估，可以预测潜在的风险并采取相应的预防措施，从而保障水电站的稳定运行。
4. 效率优化水电站的效率是衡量其运行效果的重要指标。
使用数据挖掘技术，可以对水电站的运行数据进行分析，找出运行效率低下的原因，提出相应的优化方案，并在优化后对比运行效果。
二、数据挖掘技术在水电站运行管理中的优势1. 精细化管理使用数据挖掘技术可以对水电站的各个数据指标进行监控，实现数据的实时收集和分析，从而让管理人员可以对水电站的运行状态有更准确的了解，实现精细化管理。
2. 高效性数据挖掘技术可以借助计算机等工具进行自动化分析，从而使得分析速度更快，分析精度更高。
同时，数据挖掘也可以将数据转化为可视化的形式，提高了管理人员的工作效率。
3. 确认性数据挖掘技术可以减少主观判断和潜在偏差，在一定程度上提高了水电站运行管理的确认性。
数据挖掘技术的分析结果是客观的，基于事实，可以在水电站的运行中提供实时的决策支持。
4. 预测性数据挖掘技术可以通过分析历史数据，预测未来趋势。
如何利用数据挖掘优化用电行为分析
如何利用数据挖掘优化用电行为分析数据挖掘是当下热门的技术，它通过从大量数据中发现模式和关联来提取有用的信息。
利用数据挖掘优化用电行为分析可以帮助我们更好地管理能源消耗、降低成本、减少环境影响。
本文将介绍如何利用数据挖掘技术来优化用电行为分析，以便更有效地管理能源资源。
一、提取关键数据优化用电行为分析首先需要从各种设备和传感器中收集大量的实时用电信息。
这些数据可以包括功率、能耗、温度等多个方面。
然后，我们需要筛选出与分析目标相关的关键数据，例如特定设备的能耗情况或某个时间段内整个系统的用电峰值。
二、构建模型在得到了相关数据后，我们需要构建合适的模型来解释和预测用电行为。
常见的模型包括基于统计学的回归模型、机器学习算法等。
这些模型可以帮助我们从历史数据中识别出规律性的趋势，并将其应用到未来预测中。
三、发现异常值通过检测和处理异常值，我们可以更好地理解用电行为并找出潜在问题。
在数据挖掘中，异常值通常是指与正常趋势不一致的特殊情况。
通过识别和纠正这些异常值，我们能够提高用电行为分析的准确性和可靠性，并为优化能源管理做出正确的决策。
四、进行预测利用历史数据和构建的模型，我们可以进行用电行为的预测。
这样，在未来需要大量能源消耗的时候，我们可以提前做好准备。
例如，在高温天气下，人们使用空调设备更多，降低用电峰值可能需要提前调整系统设置或采取其他节能措施。
五、优化能源管理基于数据挖掘结果和对用电行为的分析，我们可以发现并改进潜在的问题点，并寻找优化能源使用效率的方法。
通过实时监控设备状态、优化设备配置和运行策略等手段，我们可以最大程度地降低能源损耗并提高系统效率。
六、推广应用将数据挖掘技术与用电行为分析相结合，不仅可以在个体层面上帮助用户更好地管理自身能源消耗，还可以在企业和城市层面上进行全面的能源管理。
通过推广应用，可以实现更大范围内的能源消耗优化和环境保护。
七、持续改进数据挖掘技术是一个不断演进且需要持续改进的领域。
大数据分析在电力行业中的应用方法分享
大数据分析在电力行业中的应用方法分享随着信息技术的迅猛发展，大数据分析在各个行业中的应用越来越广泛。
电力行业作为国民经济的重要组成部分，也逐渐借助大数据分析技术来提高运营效率、优化资源配置、降低成本，进而推动行业的发展。
本文将探讨大数据分析在电力行业中的应用方法，并详细介绍其中的三个方面。
首先，大数据分析在电力行业中的应用方法之一是数据驱动的设备维护与管理。
电力行业的运营离不开各类设备的正常运转，传统的设备维护方式多为定期检查或故障后维修。
然而，这种方式效率低下，维护成本高，很难实时掌握设备的运行状况。
大数据分析则通过实时收集、汇总和分析海量设备运行数据，能够精确判断设备的健康状况并预测可能出现的故障。
例如，通过设备传感器数据的监测，可以实时检测设备的温度、压力、振动等指标，当异常情况发生时，及时发出警报，方便工作人员进行维护与修复，提高设备可用性和系统的稳定性。
其次，大数据分析在电力行业中的应用方法之二是电力需求预测与交易优化。
电力需求是电力企业合理调度和优化能源资源的基础。
传统的电力需求预测多依赖于统计方法和经验判断，存在误差较大的问题。
而借助大数据分析技术，电力公司可以通过整合历史用电数据、气象数据、人口数据等多种数据源，通过机器学习算法对数据进行分析和建模，实现对未来用电需求的精准预测。
同时，电力公司还可以通过对用户用电行为数据的分析，推出个性化的电力产品和服务，提高用户满意度和粘性。
此外，大数据分析还可帮助电力公司优化能源交易策略，减少购电成本，提高收益。
最后，大数据分析在电力行业中的应用方法之三是智能电网建设与运行。
随着电力信息化水平的提高，各类传感器和智能设备的广泛应用，电力系统中产生的数据量呈现爆炸式增长。
大数据分析技术可以对这些数据进行高效处理，帮助电力公司实现智能电网的建设与运行管理。
比如，通过对电网数据的分析，可以实现对电力负荷的动态调整和平衡，优化输电线路的选取和布点，提高电网的供电可靠性和效率。
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火电厂优化运行中数据挖掘技术的应用
发表时间：2019-08-29T16:52:46.843Z 来源：《云南电业》2019年2期作者：姚志辉黄强强
[导读] 数据挖掘技术通过分析数据，综合确定火电机组运行目标的优化值，保证目标的合理性与可行性，本文据此展开论述。
（通辽发电总厂有限责任公司内蒙古自治区通辽市 028000）
摘要：火电机组功能正常发挥是电厂稳定运行的基础，工作人员明确火电机组运行优化的目标，依据具体情况确定运行参数，达成节能降耗、提升电厂效益的目的。
数据挖掘技术通过分析数据，综合确定火电机组运行目标的优化值，保证目标的合理性与可行性，本文据此展开论述。
关键词：火电厂；优化运行；数据挖掘技术；应用研究
火电厂的稳定运行离不开火电机组功能的正常发挥，相关工作人员需要加强对火电机组运行优化目标值的确定，并且根据不同的外部环境确定火电机组的运行参数，实现火电厂的节能控制，提高火电厂的经济效益。
数据挖掘技术具有较强的数据分析能力，能综合确定火电机组运行优化目标值，保证运行目标值的准确性及合理性。
1.火电厂优化运行概述
火电厂优化运行的目的是保障火电机组在当前运行条件下达到最佳状态，在不同外部环境和负荷条件下提供将火电机组的最优参数和运行方式控制。
而火电机组运行优化目标值对于火电机组运行的经济性有着重要影响，确定正确的火电机组运行优化目标值以后，可根据该最优值计算火电机组实际运行参数，掌握火电厂生产运营中的各项经济损失，为火电厂节能改造和经济运行提供重要参考。
当前，火电厂主要根据变工况热力计算公式、最优运行试验和火电机组设计值来确定火电厂优化运行目标值，该目标值在标准运行工况条件下为一个定值。
在实际应用过程中，随着火电机组运行时间的增长，火电机组运行状态和运行环境随时发生变化，火电机组实际的运行状态往往达不到最优的运行效果。
通过运用数据挖掘技术，利用其强大的知识发现和数据分析能力，采用模数关联规则方法来确定火电机组运行优化目标值，实现准确、合理的运行调整。
2.火电厂优化运行中的数据挖掘原理及应用
合理确定优化运行的目标值为优化运行及诊断机组性能的基础与前提，也是火电厂优化运行的关键与难点。
运行参数、机组负荷及操作水平影响着运行机组时的性能指标，而定量化历史数据能够反映出运行机组的实际状况。
在特定外部条件及特定负荷下，可选择性能指标达到最优时对应的参数作为目标值，将此目标值用于指导优化运行。
在火电厂优化运行中的数据挖掘结构如下图。
图1 数据挖掘技术在火电厂优化运行中的结构示意图
其中 SIS 与MIS数据库是仓库数据的来源，SIS 与MIS数据库可以为确定目标值的工作提供数据方面的支持。
知识库与模型库能够互相调用与共享，此二者用于存放算法知识与模型。
将火电厂的数据仓库作为基础，应用数据挖掘技术对历史数据进行回归分析，并建立起相关的模型库，以形成推理规则。
输出优化过程即为闭环与开环两种不同的方式与现有的控制系统相互交错。
以输出最优开环方式的设定值作为参考，对相应的控制参数及执行机构进行调整；输出的闭环方式值将直接对下层起控制作用。
3.数据挖掘技术在火电厂优化运行中的应用
3.1确定运行优化目标
火电厂的运行需要较多设备的支持，这些机械设备之间有着一定关联性，在对设备运行数据进行分析的过程中，可以发现其中的波动关联。
火电机组运行参数与周围环境以及运行时间有着密切关系，为了保证火电机组运行状态的最佳性，需要对相关参数进行调整。
应用数据挖掘技术，可以准确的找到有价值的数据信息，并确定火电厂优化运行参数目标值。
在对大量历史数据进行分析的过程中，可以确定火电厂运行优化目标值模型，然后确定运行参数，建立火电厂优化运行模式库。
在采集数据时，应采取实时收集的方式，挖掘出潜藏的知识与数据之间的规律，从而方便工作人员对设备的相关参数进行调整。
在火电厂中常用的有模糊关联规则挖掘算法，主要是对不同负荷工况下火电机组运行参数进行挖掘，并从中找到运行最优值。
确定出火电厂优化运行的目标值，这些数据都是通过数据挖掘技术确定的，而且根据试验证明，在对火电厂运行参数进行优化后，火电厂对周围环境的影响明显降低了，锅炉运行的效率也大大提高了，可以有效提高火电厂的经济效益。
3.2最优化运行曲线分析
火电厂运行优化目标值通过数据挖掘技术确定后，选择合适的方式计算得出符合数据，并获得机组运行参数的最优值曲线。
这里依然已 300MW 发电机组为例，通过数据挖掘技术获得如图2 所示的过量空气系数设计值曲线与最优值拟合曲线。
图2 过量空气系数运行曲线图
火电厂锅炉燃烧效率受到过量空气系数值的影响，如果这个系数值偏小，则意味着锅炉内的燃料无法充分燃烧，出现浪费，不满足节能减排的目的；而系数过大的话，则会造成锅炉内部空气流速加快，使得炉膛温度降低，不利于提高锅炉运行效率。
300MW 负荷条件下，锅炉热量损失随着过量空气系数的减小而持续增加，当系数值超过1.294 临界点时，系数继续减少，燃料不完全燃烧造成的损失与排烟热损失相比微不足道。
机组运转状态处于低负荷时，过量空气系数与锅炉飞灰含碳量间的联系并不紧密，基于锅炉燃烧特性分析，当机组运行负荷为 150MW 时，过量空气系数值控制在 1.53 上下最合适。
4.应用数据挖掘技术时应注意的问题
4.1所应用的数据挖掘技术应保持有效性
在应用数据挖掘技术之前，要对与研究对象相关的背景资料进行一定的了解，以明确应用数据挖掘技术的目的，分别根据不同的数据挖掘目的，使用针对性的挖掘技术，如关联规则、聚类及分类等。
此外，应注重挖掘所用数据的数量与质量，应选择近期的数据及稳定运行机组状态下的相关数据。
4.2注意根据实际情况进行优化计算
数据挖掘技术所得到的结果受到一系列外界条件的影响，如机组设备的具体情况、系统状态及操作水平等；因此，数据挖掘技术的结果会因外界因素的变化而发生变化，结果不是一成不变的，关于这一方面，在确定优化运行目标值时，尤其需要注意。
此外，不能片面追求一项指标的最优化，因为这无益于整体性能的优化。
应在整体得到最大优化的基础上，确定单项控制指标，以保证整体性能得以最大限度的优化。
结语：
火电厂优化运行对于提高生产效率，降低生产运行成本有着重要的现实意义，在火电厂优化运行中通过运用数据挖掘技术，可以挖掘出大量有价值的知识和信息，为了充分发挥数据挖掘技术的应用优势，应加大对数据挖掘的分析和研究，不断提高火电厂优化运行水平。
参考文献：
[1]裘国相，汪思源，王文标.数据挖掘在火电厂运行优化目标值确定中的应用［J］.自动化技术与应用，2011（3）：6-9.
[2]李建强，牛成林，刘吉臻.数据挖掘技术在火电厂优化运行中的应用［J］.动力工程，2012（6）：830-835.
[3]高起栋.基于数据挖掘技术的火电厂设备状态监测系统[J].工业技术创新，2017，04（06）：24-27.。