路 宽，王文宽，孟祥荣，李 军，杨子江，张森烨

（1.国网山东省电力公司电力科学研究院，山东 济南 250003；2.山东科技大学电气与自动化工程学院，山东 青岛 266590；3.国网山东省电力公司烟台供电公司，山东 烟台 264000）

0 引言

火电机组在运行的过程中形成了海量高维数据，集中储存在厂级监控信息系统（Supervisory Information System，SIS）和分布式控制系统（Distributed Control System，DCS）中，这为汽轮机阀门流量特性曲线辨识工作提供了丰富的基础数据。汽轮机阀门流量特性的准确辨识以及调节参数的优化能够有效提升火电机组一次调频品质和自动发电控 制（Automatic Generation Control，AGC）协调水平［1］。传统上，汽轮机阀门流量特性是通过现场试验人员对目标机组进行解列后手动测试计算得到的。同时，不同工况下的阀门流量特性受主蒸汽压力、主蒸汽流量、机组各阀后压力等多个因素的影响。因此，在大数据背景下，反映这些因素的测点数据质量会反过来影响阀门指令与阀门流量之间的关系［2-5］。

黄彦浩等［6］提供了在电力系统仿真领域开发大数据技术的基本框架。盛锴等［7］为了实现汽轮机阀门流量特性问题的全过程管控，基于大数据运行环境开发了一套汽轮机阀门流量特性在线监测优化系统，该系统可实现对阀门流量特性的在线监测和阀门流量函数的滚动优化。朱彦等［8］针对火电机组的热力系统存在复杂、高维、非线性、时变性、参数冗余性等导致的传统建模方法无法准确反映机组运行特性问题，采用聚类分析、多项式拟合的方法……