凝聚层次聚类算法在电厂设备故障预测上的研究

针对电厂设备产生的数据浪费问题,并为保证电网的健康运行,提出了利用设备的时间序列数据并运用凝聚层次聚类算法对电厂设备故障进行预测的方法。首先提出了预测方法的框架,后运用凝聚层次聚类算法对时间序列数据聚类,然后采用多项式拟合方法进行了Matlab曲线拟合仿真,根据动态时间弯曲方法度量运行曲线和拟合曲线的相似性,最后通过相似性和预设的阈值判定设备运行状态。结果表明该方法能充分利用时间序列数据,有效地进行复杂电力设备故障预测,有利于及时调度和处理有关事故或缺陷,提高企业经济效益和管理水平。