摘要
本发明提供了一种基于大数据的发电厂监控装置时效指标试验分析方法,涉及发电厂技术领域,包括以下步骤:在发电厂监控装置的节点部署多类型传感器阵列,实时采集多源运行数据,同步获取电网调度指令与负荷波动数据;采用噪声过滤算法,对多源运行数据进行清洗与对齐;构建大数据样本库,按电网工况将处理后的数据划分数据子集,并嵌入工况标签元数据;基于大数据样本库的数据,计算监控装置的各项时效指标;本发明通过多源异构数据融合、混合机器学习模型构建及动态优化策略生成,实现发电厂监控装置时效指标的精准量化分析与全生命周期优化,且采用改进型时间序列预测算法与因果推理技术,显著提升时效指标分析的鲁棒性与工程适用性。
技术关键词
监控装置
大数据
分析方法
多源运行数据
指标
电网调度指令
多源异构数据融合
设备运行状态数据
传感器阵列
DBSCAN算法
样本
结构方程模型
预训练语言模型
发电厂技术
数据传输延迟
数据处理算法
信息熵理论
工况
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指标
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