一种基于大数据的350MW火电机组冷端系统优化方法

本发明公开了一种基于大数据的350MW火电机组冷端系统优化方法，涉及电力领域。它包括如下步骤：S1、数据收集：选取机组运行期间的历史数据作为建模数据；S2、数据预处理：对历史数据进行预处理；S3、构建模型：基于预处理后的数据构建BP神经网络模型，并通过遗传算法和粒子群算法对BP模型的的权值和阈值进行优化；S4、计算最佳真空度：根据优化后的BP神经网络模型，计算不同工况下的最佳真空度；S5、冷端系统控制：将最佳真空度和循环水泵变频指令通过MODBUS通讯协议发送至DCS系统，实现冷端系统的优化控制。本发明的有益效果是：通过采用大数据分析和智能算法优化350MW火电机组的冷端系统，实现了提升运行效率、降低能耗、节约成本和减少排放的综合效果。