检测导致燃煤锅炉插件的事件：数据挖掘方法

本文提出了一种分析导致锅炉插件的事件的方法。所提出的方法涉及统计数据，数据分区，参数减少和数据挖掘。已经应用了两个独立的数据挖掘算法来检测过程参数之间的静态和动态关系。多角度数据挖掘方法增加了定位稀有事件的能力以及结果的可靠性。拟议的方法已经在750 MW商用燃煤锅炉上进行了测试，该燃烧锅炉受到灰烬污垢条件的影响，导致锅炉插头，从而导致未经安排的停机。锅炉插件的原因未知。纸纸中呈现的罕见事件检测方法识别了几个基于时间的数据段表示锅炉插件。事件定义了一组一般指导方针，遵循何时应减少锅炉插头的可能性。数据挖掘算法提取的知识是智能警报系统的重要组成部分。