基于Apriori算法优化神经网络输入特征的煤电机组

研究背景与问题

随着煤电转型进程的不断加速，大规模电力系统运行与调控面临着复杂性与挑战。在此背景下，煤电机组集可靠性预测成为保障电力系统安全稳定运行的关键。传统的方法针对单机组可靠性进行预测，但在当前电力市场环境下，电网运行需要对大规模机组群进行调度等宏观决策，这些决策往往基于对整个机组集的可靠性分析。因此，提高煤电机组集可靠性预测的准确性、效率与实时性成为亟待解决的问题。

传统的基于规则和专家知识的预测方法，尽管具有一定的可靠性，但在复杂环境下难以精确描述机组间的相互关系，导致预测效果不理想。针对这一背景，如何高效地提取并利用多源信息进行煤电机组集可靠性预测成为研究热点。

研究方法

本研究提出了一种基于Apriori算法优化BP神经网络输入特征的煤电机组集可靠性预测方法。该方法首先通过Apriori算法从多源数据中挖掘出关键特征，再利用这些特征构建BP神经网络模型。具体步骤如下： 1. 采用Apriori算法挖掘关联规则，找出影响煤电机组集可靠性的关键因素； 2. 利用挖掘出的特征优化BP神经网络输入层，以提高模型的预测能力； 3. 将优化后的BP神经网络应用于煤电机组集可靠性预测，评估模型性能。

核心结果

通过实际运行数据验证了该方法的优越性。与传统方法相比，基于Apriori算法优化的BP神经网络模型在预测精度、运行速度和稳定性等方面均有所提高。具体表现为： 1. 在预测精度方面，优化后的BP神经网络模型平均绝对误差较传统方法降低了25%； 2. 在运行速度方面，优化后的模型较传统模型运行速度快40%； 3. 在稳定性方面，优化后的模型对煤电机组集的预测结果具有更好的稳定性和一致性。

结论与意义

本文提出的基于Apriori算法优化BP神经网络输入特征的煤电机组集可靠性预测方法，能够有效提高煤电机组集的可靠性预测水平。该方法为煤电机组集可靠性预测提供了一种新的思路，对保障电力系统安全稳定运行具有重要意义。同时，该研究为今后相似领域的可靠性预测问题提供了有益借鉴和参考。

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