专业术语统计报告_基于大数据挖掘技术的火电机组运行优化研究

一、概要简析

【概要分析】
本文档《基于大数据挖掘技术的火电机组运行优化研究》围绕研究主题展开系统性的探讨。文档总字符数达162236，其中中文字符64288个，英文字词9675个，体现了中英文结合的学术写作特点。从文档中提取的专业术语共计1170个，涉及6个研究领域，主要集中在电力系统(1000次)、电力大数据(981次)、数据挖掘(980次)。高频术语如“目标值”（158次）、“电厂大数据”（124次）等，反映了研究的核心焦点。整体而言，本文献在相关研究领域具有较高的学术价值，通过系统的分析与论述，为后续研究提供了重要的理论基础和方法参考。

【数据统计】

• 总字符数：162236
• 中文字符数：64288
• 英文字词数：9675

二、统计图表分析

2.1 三类术语层次分布

【数据统计】

• 论文名称术语：3个 (核心术语：火电机组、运行优化、大数据挖掘技术)
• 标题摘要术语：326个 (核心术语：目标值、电厂大数据、联合循环)
• 正文术语：841个 (核心术语：目标值、电厂大数据、联合循环)
• 术语总数：1170个
• 频次占比：论文名称 2.6% | 标题摘要 36.9% | 正文 60.5%

【可视化图表】

类别	术语数量	频次	占比
论文名称	3	144	2.6%
标题摘要	326	2032	36.9%
正文	841	3329	60.5%
总计	1170	5505	100%

【图表评论】
旭日图展示了三类术语在文档不同部分的层次分布。从内向外依次为论文名称术语、标题摘要术语和正文术语。论文名称层级包含3个核心术语，总频次144次，占比2.6%，核心术语包括“火电机组、运行优化、大数据挖掘技术”，这些术语直接概括了研究的核心主题。标题摘要层级包含326个术语，总频次2032次，占比36.9%，核心术语如“目标值、电厂大数据、联合循环”，反映了研究的次要关键词和方法论。正文层级最为丰富，包含841个术语，总频次3329次，占比60.5%，核心术语如“目标值、电厂大数据、联合循环”，体现了研究的具体技术细节和实验方法。从内向外逐层细化，论文名称术语聚焦于研究主题，标题摘要术语扩展了研究范围，正文术语则深入到具体技术实现，形成了完整的术语层次体系，清晰地揭示了文档的知识结构。

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2.2 研究领域分布

【领域分析】

• 主要领域：电力系统(1000次)、电力大数据(981次)、数据挖掘(980次)

【可视化图表】

研究领域	术语出现次数
电力系统	1000
大数据技术	953
火电机组运行优化	970
数据挖掘	980
智能电网	966
电力大数据	981
总计	5850

【图表评论】
雷达图展示了专业术语在六个研究领域的分布情况，直观反映了文档的学科交叉特性。从图中可以看出，术语分布呈现以下特点：电力系统 出现频次最高，达1000次，表明该领域是研究的核心基础。电力大数据 和 数据挖掘 的频次分别为981次和980次，构成了研究的次要支撑领域。而 大数据技术 频次相对较低，为953次，说明该领域在本研究中涉及较少。各领域术语分布存在一定差异，但整体较为均衡，标准差为14.6，反映了研究的多学科交叉融合特点。这种分布格局表明，本研究不仅深耕于核心领域，同时广泛吸纳了相关学科的理论与方法，形成了较为完整的研究体系。

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2.3 专业术语分布

【集中度分析】

• 前5术语累计频次：521次
• 前5术语累计占比：15.2%
• 前10术语累计占比：23.3%

【可视化图表】

排名	术语	频次
1	目标值	158
2	电厂大数据	124
3	联合循环	95
4	火电机组	82
5	气耗敏度	62
6	联合循环机组	61
7	运行优化	58
8	电力大数据	54
9	汽轮机	54
10	运行数据	49
11	运行参量	49
12	燃煤机组	45
13	大数据分析	43
14	大数据技术	39
15	热力系统	39
前15累计		1012

【图表评论】
环形图和柱状图展示了高频术语的分布情况与集中度。从图中可以看出，前5个高频术语累计频次达521次，占总频次的15.2%，呈现出较高的术语集中度。前10个高频术语累计占比达23.3%，进一步证实了研究主题的聚焦性。排名第一的术语“目标值”出现158次，是研究的核心概念。排名第二的术语“电厂大数据”出现124次，排名第三的术语“联合循环”出现95次，三者共同构成了研究的核心术语体系。从排名第5开始，术语频次明显下降，呈现出长尾分布特征，表明研究围绕少数核心概念展开，而其他术语则是对核心概念的补充和细化。这种分布模式符合学术文献的一般规律，体现了研究的深度与广度。

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2.4 术语共现网络

【共现分析】

• 核心节点：联合循环
• 最强关联对：联合循环 - 联合循环机组 (94次)
• 主要聚类：以图像增强、注意力机制等为核心的术语聚类
• 共现关系总数：15对

【可视化图表】

术语A	术语B	共现次数
联合循环	联合循环机组	94
目标值	运行优化	33
气耗敏度	联合循环	19
气耗敏度	联合循环机组	18
汽轮机	热力系统	13
气耗敏度	目标值	7
电厂大数据	目标值	6
火电机组	燃煤机组	4

【图表评论】
术语共现网络图展示了高频术语之间的关联关系，揭示了文档的知识结构。网络中包含10个节点和15条边，形成了以“联合循环”为中心的术语聚类。最强关联对为“联合循环”与“联合循环机组”，共现次数达94次，表明这两个概念在研究中有紧密的关联性。从网络结构来看，主要形成了3个聚类：聚类一以“目标值”为核心，包含“电厂大数据”、“运行优化”等术语，反映了以目标值为核心的相关研究方面的研究；聚类二以“气耗敏度”为核心，包含“其他”、“其他”等术语，对应以气耗敏度为核心的相关研究方面的内容；聚类三则聚焦于“联合循环机组”相关的研究方向。各聚类之间通过“联合循环”等术语相互连接，形成了完整的知识网络。这种网络结构清晰地展示了研究的核心主题及其相互关系，有助于理解文档的整体框架和知识体系。

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2.5 核心概念词云

【词云数据统计】

• 词云术语总数：20个
• 加权总频次：132.2次

【可视化图表】

排名	术语	加权频次
1	目标值	15.8
2	凝汽器	13.5
3	电厂大数据	12.4
4	联合循环	9.5
5	火电机组	8.2
6	电厂大数据平台	6.5
7	气耗敏度	6.2
8	联合循环机组	6.1
9	运行优化	5.8
10	电力大数据	5.4

【图表评论】
词云图通过加权频次直观呈现了文档的核心概念体系。图中包含20个术语，加权总频次达132.2次。排名前五的术语分别为“目标值”（15.8次）、“凝汽器”（13.5次）、“电厂大数据”（12.4次）、“联合循环”（9.5次）和“火电机组”（8.2次）。这些术语的字号最大、位置最显眼，构成了研究的核心概念群。从词云的整体分布来看，术语按照重要程度由大到小、由中心向四周排列，形成了层次分明的视觉结构。排名靠前的术语反映了研究的核心主题和方法，排名中等的术语体现了研究的具体内容和细节，排名靠后的术语则展示了研究的边缘话题或未来方向。词云图不仅总结了全文的关键概念，也为读者快速把握研究要点提供了直观的视觉引导，是理解文档内容的重要辅助工具。

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2.6 英文缩写分布

【缩写统计】

• 缩写总数：24个
• 缩写总频次：215次
• 高频缩写 Top 5：
  1. MW：82次
  2. IEEE：34次
  3. EB：13次
  4. OL：12次
  5. ACM：10次
• 前5缩写累计占比：70.2%

【可视化图表】

排名	缩写	频次
1	MW	82
2	IEEE	34
3	EB	13
4	OL	12
5	ACM	10
6	IND	8
7	SO	7
8	DCS	7
9	CO	6
10	NO	4
前10累计		183

【图表评论】
环形图展示了英文缩写在文档中的分布情况。文档中共出现24个不同的英文缩写，总频次达215次。排名前五的缩写分别为“MW”（82次）、“IEEE”（34次）、“EB”（13次）、“OL”（12次）和“ACM”（10次），前5个缩写累计占比达70.2%，呈现出较高的集中度。从缩写的类型来看，主要包括期刊名称缩写（如“MW”）、作者姓名缩写（如“IEEE”）、技术术语缩写（如“EB”）和评价指标缩写（如“OL”）等。这些缩写的高频出现，反映了文档引用了大量该领域的经典文献，采用了通用的技术术语和评价标准，体现了研究的规范性和专业性。缩写的分布特征也为读者理解该领域的学术交流习惯提供了参考。

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三、原文章节举例

3.2.1 运行数据的稳态检测

在实际运行中，火电机组在启动时需要较长一段时间方能从零负荷升至额定负荷达

到稳定运行状态，升负荷的过程中各运行参数急剧变化，停机过程也是如此；受到环境温度、煤质特性等边界条件的影响，若外界约束条件产生突变，机组的稳定状态将会被打破，各运行参数均会产生一定程度的波动；由于我国的电力架构以火力发电为主，火电机组承担着较重的调峰调频任务，经常需要变负荷以配合电网的调配，承担变负荷任务时，机组由原先的稳定负荷状态过渡到另一个稳定的负荷状态，其中的过渡过程属于非稳定状态。因此，在整个运行周期内，火电机组有很大一部分时间处于非稳定状态。

在外界约束条件和内部扰动因素的综合影响下，机组绝对的稳定状态几乎无法达到，因此，本文所述的稳定状态均是相对非稳定状态而言。机组处于稳定状态时，细微的扰动引起运行参数细小的波动被认为是正常现象，符合统计分布规律，可参与热力性能计算，用于模型建立和系统辨识，真实反映机组的运行性能；当机组处于非稳定状态时，各因素扰动加剧，运行参量变动频繁，波动幅值较大，导致参数间波动不一致性更为明显，已不能通过热力性能的计算客观反映机组的即时状态。因而，热力性能计算要求机组处于稳定状态，非稳定状态下的运行数据对于热力性能计算不具备有效性。

而厂站初始数据库内的电厂大数据是针对机组的运行全周期进行无遗漏、无差别记录的，完整储存了机组启停、边界条件突变、变负荷时的运行数据，包含相当量的非稳定状态数据，若对其不进行甄别、筛选就加以利用、分析，将不能准确反映机组的稳定运行状态，影响计算结果的可信度、真实度，进而导致对机组运行动态过程判断的偏差，增加误判率。

因此，为了保证热力计算与性能分析的准确性、可信性，确保模型建立和系统辨识的真实性、可靠性，需对稳态数据和非稳态数据加以区别，针对海量运行数据进行稳态检测，从中提取出稳态数据作为分析研究的对象。在稳态检测研究领域，常用的方法有基于统计理论的CTS（CompositeStatisticalTest，组合统计检测）法[171]、MTE（MathematicalTheoryofEvidence，置信度）检测法[172]；基于变量方差计算的方差检测法[173,174]；基于稳定因子计算的ASF(AreaStabilityFactor，面积稳定因子)检测法[175,176]；基于趋势提取的小波分析检测法[177]、APF（AdaptivePolynomialFilter，自适应多项式滤波）检测法[178]、神经网络检测法[179]、模糊集检测法[180]、分段曲线拟合检测法[181]、权值自适应修正检测法[182]；基于多参量分析的不确定度检测法[183]、聚类检测法[184]等。由于稳态检测理论体系尚未成形，火电机组实际运行中扰动频多，且以上检测方法的准确度很大程度上取决于相关参量、阈值的设定，因而以上检测方法较少运用到火电机组实际数据的稳态提取中[185]，这些方法尚需进一步的完善方能应用于复杂多变的厂站实际生产分析。

在火力发电厂大数据的稳态提取中，稳态判定标准经过多年的研究、讨论，已逐渐趋于统一。文献[186-188]将汽轮机主蒸汽压力参数作为判定机组是否处于稳定状态的关键参数，针对主蒸汽压力参数，利用如下公式进行判定：

$$\sum _{i=t-d}^t{\left(p^{(i)}-\bar{p}\right)}^2<\xi \text{\hspace{1em}(3-1)}$$

式中，

$p^{(i)}$ 时刻 $i$ 对应的主蒸汽压力参数值；

$\overline{p}$ 一时间段 $[t-d,d]$ 内所有主蒸汽压力参数值的平均值；

$\xi$ 一设定的阈值。

式（3-1）表明时间段 $[t-d,d]$ 内所有主蒸汽压力参数值与平均值的差平方和需在限定范围内，即该时间段内主蒸汽压力参数值在一定范围内浮动，大体趋于稳定。

文献[189]认为机组负荷值是判定机组是否处于稳定状态的重要标准，在实际运行中对负荷的调节值、目标值以及实测值进行分析比较，将三个数值的接近程度作为判定依据。而文献[190]提出需在控制系统及辅机设备正常运行的前提下进行稳定状态的检测，以机组负荷实测值及主蒸汽压力为主要判定参量，判定公式如下所示：

$$\frac{p_{\max }-p_{\min }}{p_e}<\delta \text{\hspace{1em}(3-2)}$$

式中，

$p_{\max }$ ， $p_{\min }$ 一时间段 $[t-d,d]$ 内参数最大值及最小值；

$p_e$ 一额定值；

$\delta$ —设定阈值。

由于实际运行时，机组各参数由于外界约束条件、设备磨损老化等影响，可能达不到额定值，因此式（3-2）需针对性地做出改进，建议对 $p_e$ 进行修正、调整。

综合以上稳态判定的研究，本文在稳态数据提取时，综合考虑外部约束条件的影响，提出方差阈值判断法进行运行数据的稳态判定，以机组负荷、主蒸汽压力、主蒸汽温度等重要参量作为主要判定对象，当以上参量均在一合理范围内波动时，可认为机组已处于一稳定运行状态。采用式（3-1）改进后的如下公式进行判定：

$$\frac{1}{n}\sum _{i=t-d}^t{\left(p^{(i)}-\bar{p}\right)}^2<\xi \text{\hspace{1em}(3-3)}$$

式中，

$n$ 一时间段 $[t-d,d]$ 内样本数量，即 $p^{(i)}$ 数量。

式（3-3）用方差代替原公式（3-1）中的偏差平方和，则在设定阈值时无需考虑样本数量，即可统一设定。通过固化阈值，提高判定标准的通用性。其中阈值依据文献[191]基于能耗敏感因子计算所得的参量跃动界限进行确定。其主要参量正常跃动界限与ASME(American Society of Mechanical Engineers,美国机械工程师协会)电站试验规程、电站锅炉热力试验规程、电站汽轮机热力试验规程[192,193]规定的跃动界限对比如表3-1所示。

表 3-1 参量正常跃动界限对比表

正常跃动界限	机组负荷	主蒸汽压力	主蒸汽温度	再热汽温度	循环水温度
传统界限（%）	±3	±2	±4	±4	±5
计算界限（%）	±4.16	±11.10	±4.85	±5.68	±8.46

相比传统界限由工程试验及运行经验确定，主观性稍强，计算界限由能耗敏感因子客观计算确定，可信度更高。

按照方差阈值判断法针对运行数据进行稳态提取。如图3-2与3-3所示，以燃煤机组A某两段机组功率数据为例进行稳态判定。

图3-2 稳态数据样本示意图

图3-3 稳态数据样本示意图

图3-2中，数据点 $0\sim 1500$ 区段明显为升负荷过程，不属于稳态数据，数据点 $1500\sim$ 2000区段属于波动过程，根据式（3-3）计算，超出稳态数据范围，因此也应归于非稳态数据范畴，予以舍弃。图3-3中，数据点 $8000\sim 10000$ 区段属于波动过程，根据式(3-3）计算，在正常跃动界限范围内，单从机组功率角度检测，属于稳态数据，但还需综合考虑、判定主蒸汽压力、主蒸汽温度等参量，方能作出最终判定。

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四、原文章节举例

4.3.1 基于属性约简的参量约简

RST（Rough Set Theory，粗糙集理论）[226]由波兰学者Pawlak提出，作为一种数据分析策略，RST把知识和分类模式、分类能力紧密联系在一起，称为论域 $U$ 。设定知识库为 $K=(U,R)$ ，其中 $U$ 为一论域， $R$ 为论域中等价关系的集合。若有 $P\subseteq R$ ，且 $P\ne \varnothing$ ，则 $\cap P$ 也是等价关系，用IND§表述同义的等价关系，则有IND§ = $\cap P$ 。针对等价关系IND§，用 $U/IND(P)$ 表征其所有等价类，其实际意义为等价关系集合 $P$ 的相关知识，亦可简写为 $U/P$ 。

在上述简单介绍的前提下，引入RST基本定义[226,227]如下。

定义4-9 信息系统有序对 $S=(U,C\cup D,V,f)$ 即为一信息系统，其中 $C\cap D=\varnothing$ ， $C$ 、 $D$ 分别代表条件属性集及决策属性集。在电厂大数据中，条件属性与决策属性可分别理解为运行参量及性能指标。

定义4-10 上、下近似针对形如 $K=(U,R)$ 的知识库，有一个等价关系 $R\in IND(K)$ ，若 $X\ne \varnothing$ 且 $X\subseteq U$ 。则分别以 $\overline{R}X$ 、 $\underline{R}X$ 表述 $X$ 关于 $R$ 的上、下近似分别如式（4-8）、（4-9）所示：

RˉX=⋃{Y∈U/R∣Y∩X≠∅}(4-8) \bar {R} X = \bigcup \left\{Y \in U / R \mid Y \cap X \neq \emptyset \right\} \tag {4-8} RˉX=⋃{Y∈U/R∣Y∩X=∅}(4-8)

R‾X=⋃{Y∈U/R∣Y⊆X}(4-9) \underline {{R}} X = \bigcup \{Y \in U / R | Y \subseteq X \} \tag {4-9} R​X=⋃{Y∈U/R∣Y⊆X}(4-9)

定义4-11 粗糙集 若 $X$ 关于 $R$ 的上、下近似不相等，则 $X$ 为 $R$ 粗糙集；若上、下近似相等，则 $X$ 为 $R$ 精确集。

定义4-12 诸域如公式（4-10）～（4-12）， $R$ 的边界域以及 $X$ 的 $R$ 正域、负域分别用集合 $b{n}_R(X)$ 、 $po{s}_R(X)$ 及 $ne{g}_R(X)$ 表征。

$$b{n}_R(X)=\bar{R}X-\underline{R}X\text{\hspace{1em}(4-10)}$$

$$po{s}_R(X)=\underline{R}X\text{\hspace{1em}(4-11)}$$

$${\mathrm{neg}}_R(X)=U-\bar{R}X\text{\hspace{1em}(4-12)}$$

定义4-13 必要性 设定 $R$ 为等价关系集合， $R\in R$ ，若 IND(R)=IND(R−{R})IND(R) = IND(R - \{R\})IND(R)=IND(R−{R}) ，则称 $R$ 为 $R$ 不必要的，若 IND(R)≠IND(R−{R})IND(R) \neq IND(R - \{R\})IND(R)=IND(R−{R}) ，则称 $R$ 为 $R$ 必要的。

若每一 $R\in \mathbb{R}$ 都为 $R$ 必要的，则称 $R$ 为独立的。

定义4-14 约简 令 $Q\subseteq P$ ，若 $Q$ 独立，且有 $IND(Q)=IND(P)$ ，则 $Q$ 为 $P$ 的一个约简。

$P$ 中所有必要关系的集合定义为 $P$ 的核，用core $(P)$ 表征。

在信息系统中，可根据定义4-13，确定不必要的条件属性并将其删除，该过程即为属性约简。属性约简的主要基本定义[228]如下所述。

定义4-15 相对正域针对信息系统 $S=(U,C\cup D,V,f)$ ，其中， $C\cap D=\varnothing$ ， $C,D$

分别代表条件属性集及决策属性集，若有 $B\subseteq C$ ， $d\subseteq D$ ，根据定义4-12， ${\mathrm{pos}}_B(d)$ 为 $d$ 的 $B$ 正域，即 $d$ 于 $B$ 的相对正域，则有

pos⁡B(d)={B‾(X)∣X∈{U/IND(D)}}}(4-13) \left. \operatorname {p o s} _ {B} (d) = \left\{\underline {{B}} (X) \mid X \in \{U / I N D (D) \} \right\} \right\} \tag {4-13} posB​(d)={B​(X)∣X∈{U/IND(D)}}}(4-13)

定义4-16 可约去设 $P$ 和 $Q$ 均为等价关系，令 $R\in P$ ，若满足

pos⁡I N D(P)(IND⁡(Q))=pos⁡I N D(P−{R})(IND⁡(Q))(4-14) \operatorname {p o s} _ {\text {I N D} (P)} \left(\operatorname {I N D} (Q)\right) = \operatorname {p o s} _ {\text {I N D} (P - \{R \})} \left(\operatorname {I N D} (Q)\right) \tag {4-14} posI N D(P)​(IND(Q))=posI N D(P−{R})​(IND(Q))(4-14)

则称 $R$ 是 $P$ 上 $Q$ 可约去的，否则为不可约去。

将属性约简应用于电厂大数据的参量约简， $C$ 为运行参量集， $C_i$ 为其中一运行参量， $D$ 为性能指标集。如图4-4所示，首先计算相对正域 ${\text{pos}}_C(D)$ 及 pos(C−{Ci})(D)\text{pos}_{(C - \{C_i\})}(D)pos(C−{Ci​})​(D) ，通过判断

pos⁡C(D)=pos⁡(C−{Ci})(D)(4-15) \operatorname {p o s} _ {C} (D) = \operatorname {p o s} _ {(C - \{C i \})} (D) \tag {4-15} posC​(D)=pos(C−{Ci})​(D)(4-15)

成立与否，决定参量 $C_i$ 的去留。

图4-4 属性约简工作流程示意图

若式（4-15）成立，根据定义4-16，则 $C_i$ 可约去；若式（4-15）不成立，则 $C_i$ 留存。如此迭代多次，直至每一参量都经过计算和判定，除去删减的参量，剩余的参量即为初始数据集的约简，参量约简过程结束。

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五、总结

本报告对《基于大数据挖掘技术的火电机组运行优化研究》进行了系统的专业术语统计与分析。文档总字符数162236，中文字符64288个，英文字词9675个，共提取专业术语1170个。高频术语“目标值”（158次）、“电厂大数据”（124次）等构成了研究的核心概念体系。

文档涉及6个研究领域，主要集中在电力系统(1000次)、电力大数据(981次)、数据挖掘(980次)，体现了多学科交叉的研究特点。术语共现网络包含10个节点和15条边，最强关联对“联合循环”与“联合循环机组”共现94次，形成了以“联合循环”为中心的术语聚类。

英文缩写共出现24个，总频次215次，前五缩写“MW”（82次）等累计占比70.2%，反映了文档引用的经典文献和技术标准。

综上，本报告通过多维度术语统计，全面揭示了文档的知识结构和研究焦点。

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六、原文部分参考文献

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