基于改进大数据频繁项集挖掘算法的中深层地热能供热潜力评估方法.pdf
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1、Microcomputer Applications Vol.39,No.10,2023文章编号:10 0 7-7 57 X(2 0 2 3)10-0 0 2 3-0 4基于改进大数据频繁项集挖掘算法的中深层地热能供热潜力评估方法基金项目微型电脑应用2 0 2 3年第39 卷第10 期李嵘,郑庆红,王晓瑜3(1.西安安居筑城建筑科技集团有限公司,陕西,西安7 10 0 0 0;2.西安建筑科技大学建筑设备科学与工程学院,陕西,西安7 10 0 55;3.西安航空学院,电子工程学院,陕西,西安7 10 0 7 7)摘要:为了提高中深层地热能供热潜力评估性能,提出了一种基于改进大数据频繁项集挖掘算
2、法的中深层地热能供热潜力评估方法。利用普通类间距离和准则、加权类间距离和准则,挖掘出用于供暖潜能评估的频繁项集条件模式基,将条件FGtree视为一种递推处理过程,挖掘中深层地热能供热潜力数据的频繁项集。利用单位供热量能量消耗指标和能量效率指标,分析了地热能供热的能量,通过效率指标和能级平衡系数指标,实现中深层地热能供热潜力评估。实验结果表明,所提出的方法能够评估中深层地热能供热潜力,并具有更高的评估效率。关键词:大数据频繁项集;类间距离;供热潜力;效率;地热能中图分类号:P314文献标志码:AEvaluation Method of Heating Potential of Middle an
3、d Deep Geothermal EnergyBased on Improved Big Data Frequent Itemsets Mining AlgorithmLI Rong,ZHENG Qinghong”,WANG Xiaoyus(1.Xian ANJU ZHUCHENG Construction Technology Group Co.,Ltd.,Xian 710000,China;2.School of Building Services Science and Engineering,Xian University of Architecture and Technology
4、,Xian 710055,China;3.Electronic Engineering College,Xian Aeronautical University,Xian 710077,China)Abstract:In order to improve the evaluation performance of geothermal heating potential in the middle and deep layers,an eval-uation method of geothermal heating potential in the middle and deep layers
5、 based on improved big data frequent itemsets min-ing algorithm is proposed.Based on the general and weighted inter-class distance sum criteria,the conditional pattern base offrequent itemsets for heating potential evaluation is mined,and the conditional FG-tree is regarded as a recursive processing
6、process to mine the frequent itemsets of geothermal heating potential data in the middle and deep layers.Based on the energyconsumption index and energy efficiency index of unit heat supply,the energy of geothermal energy heating is analyzed,andthrough the exergic efficiency index and energy level b
7、alance coefficient index,the geothermal energy heating potential evalua-tion is realized.The experimental results show that the method can evaluate the heating potential of middle and deep geothermalenergy,and has higher evaluation efficiency.Key words:frequent itemsets in big data;distance between
8、classes;heating potential;exergic efficiency;geothermal energy源。因此,对中、下层地热能的合理利用和增加洁净供暖0引言的比重,可以降低矿物能源的消耗量,优化供暖的能量结构,随着人民物质生活条件的改善,城市供暖的需求也在逐从而达到改善大气的效果。年增长。目前,可再生能源供暖是洁净供暖发展的主要趋冯波等2 为充分认识U形井式闭环地热系统的可持续势,主要有太阳能、地热能等。地热资源在中深层的储量较使用能力,探讨其在长时间工作条件下的生产能力状况及其大,且分布广泛,作为一种可再生能源适用于建筑取暖。在各种影响因子的作用,从而制定出合适的采矿
9、计划。王锋国内的中深层地热能源中,热水是主要的能源,热流密度高,等3为了解决蓄热型电锅炉在风力发电时不能与迅速变化稳定性好,其热能等级符合供暖要求,是一个比较好的集热的风力发电能力相适应等问题,对其进行了可行性评价,提基金项目:陕西本科和高等继续教育教学改革研究项目(2 1BY165);陕西省省级线下一流课程(陕教(2 0 2 1)10 7 号)作者简介:李嵘(197 1一),女,硕士,高级工程师,研究方向为供热通风及空调工程设计;郑庆红(196 6 一),女,硕士,副教授,研究方向为建筑设备能耗优化、室内环境控制;王晓瑜(197 4一),女,博士,教授、高级工程师,研究方向为控制科学与控制工
10、程、机械电子工程。23Microcomputer Applications Vol.39,No.10,2023出了“源一网一荷一储”工况下风电消纳经济性评价的数学模式,应用PSO方法进行了数值模拟。KUMAR等4I通过补充热源和加装散热器的方式,集成相变材料、微型燃气轮机和吸收式热泵子系统,以满足供暖应用要求,有效提升浅层地热综合能源的应用效果。基于以上研究背景,本文利用改进大数据频繁项集挖掘算法,设计一种中深层地热能供热潜力评估方法,实现节能减排的目的。1中深层地热能供热潜力评估方法设计1.1挖掘中深层地热能供热潜力数据的频繁项集FG-growth算法可以将中深层地热能供热潜力数据储存在具有
11、较强压缩能力的FG-tree数据结构中,减少供热潜力数据的遍历次数5。通过统计供热潜力数据的元素项,构建FG-tree,,挖掘中深层地热能供热潜力数据的频繁项集。如果FG-tree数据结构是不存在根节点的树,可以利用类间距离和准则对供热潜力数据的频繁项集进行挖掘,类间距离分为普通类Jal和加权类Ja,计算式为Ja=(d;-d)T(d;-d)i=12Ja=P,(d;-d)T(d;-d)其中,d表示第i个供热潜力数据样本,d表示所有供热潜力数据样本的平均值,P,表示第i个供热潜力数据样本的先验概率。J。的值越大,供热潜力数据样本之间的差异性特征越强。在FG-tree算法中,挖掘出了用于供暖潜能评估
12、的频繁项集条件模式基,并将其用于构造条件FG-tree,其中条件FG-tree是FG-tree的一部分6。在此基础上,对供热潜力数据频繁项集进行了挖掘,并将其视为一种递推处理过程,实现流程如下:将供热潜力数据s的条件基设置为(z,y,b),,y,e)。、yb、e、表示频繁项集条件。其中,b和e都符合最小支持度的条件,由于集合s,b)和(s,e)不符合最小支持度的条件,也不被看作频繁项集。s,)、(s,)和(s,y)属于供热潜力数据的频繁项集,基于此可以得到(s,)的条件模式基,并结合递归处理过程,得到供热潜力数据的全部频繁项集。改进大数据频繁项集挖掘算法利用调节阈值确定供热潜力数据的聚类数量7
13、,中深层地热能供热潜力数据的频繁项集挖掘步骤如下。Step1:利用FG-growth算法定义中深层地热能供热潜力数据的原始聚类质心生成聚类数量。Step2:在大数据频繁项集挖掘算法的基础上,引入初始的聚类质心和簇数目,对供热潜力数据的频繁项集进行挖掘。本文利用普通类间距离和准则、加权类间距离和准则挖掘中深层地热能供热潜力数据的频繁项集。1.2评估中深层地热能供热潜力中深层地热能供热潜力评估中,以中深层地热能供热潜基金项目力数据的频繁项集为依据,通过中深层地热能供热的能量分析和分析,求得地热能供热的热效率。1.2.1能量分析中深层地热能供热的能量分析指标由单位供热量能量消耗R,和能量效率组成,其
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