发电机运行数据分析与挖掘 洞察发电机运行规律

23/25发电机运行数据分析与挖掘:洞察发电机运行规律第一部分发电机运行数据分析的重要性 2第二部分发电机运行数据挖掘技术概述 3第三部分数据预处理与特征提取 5第四部分发电机故障类型识别算法 7第五部分发电机剩余寿命预测模型 10第六部分异常运行模式检测方法 12第七部分发电机工况优化策略制定 15第八部分发电机运行可靠性评价 18第九部分发电机运行经济性分析 20第十部分发电机运行维护决策支持 23

第一部分发电机运行数据分析的重要性发电机运行数据分析的重要性

发电机作为发电厂的核心设备，其运行状态直接影响着发电厂的经济效益和安全稳定运行。发电机运行数据分析是指通过收集、整理、分析发电机运行期间产生的各种数据，以发现发电机运行规律、诊断发电机故障、预测发电机寿命等。发电机运行数据分析具有以下重要意义：

#1.提高发电机运行效率和经济效益

发电机运行数据分析可以帮助发电厂优化发电机运行参数，提高发电效率和经济效益。例如，通过分析发电机的发电量、发电效率、燃料消耗量等数据，可以发现发电机运行中存在的问题，并及时采取措施进行调整，以提高发电效率和经济效益。

#2.诊断发电机故障

发电机运行数据分析可以帮助发电厂诊断发电机故障。例如，通过分析发电机的振动、温度、电压、电流等数据，可以发现发电机存在的问题，并及时采取措施进行维护或修理，以防止发电机故障的发生。

#3.预测发电机寿命

发电机运行数据分析可以帮助发电厂预测发电机寿命。例如，通过分析发电机的运行时间、发电量、发电效率、燃料消耗量等数据，可以建立发电机寿命模型，并预测发电机寿命。

#4.提高发电厂安全稳定运行水平

发电机运行数据分析可以帮助发电厂提高安全稳定运行水平。例如，通过分析发电机的振动、温度、电压、电流等数据，可以发现发电机存在的问题，并及时采取措施进行维护或修理，以防止发电机故障的发生，从而提高发电厂安全稳定运行水平。

#5.为发电机运行决策提供数据支持

发电机运行数据分析可以为发电厂发电机运行决策提供数据支持。例如，通过分析发电机的发电量、发电效率、燃料消耗量等数据，可以帮助发电厂制定发电机运行计划，优化发电机运行参数，提高发电效率和经济效益。

总之，发电机运行数据分析对于提高发电机运行效率和经济效益、诊断发电机故障、预测发电机寿命、提高发电厂安全稳定运行水平以及为发电机运行决策提供数据支持具有重要意义。第二部分发电机运行数据挖掘技术概述#发电机运行数据挖掘技术概述

发电机运行数据挖掘技术是指从发电机运行数据中提取有用信息和知识，从而发现发电机运行规律、提高发电机运行效率的技术。

发电机运行数据挖掘技术主要包括以下几个步骤：

1.数据预处理：

对原始发电机运行数据进行预处理，包括数据清洗、数据格式转换、数据归一化等，以提高数据质量和便于后续处理。

2.特征提取：

从预处理后的数据中提取特征，特征是能够反映发电机运行状态和运行规律的重要信息，特征提取的质量直接影响数据挖掘的结果。

3.特征选择：

在提取的特征中选择最具代表性的特征，以减少数据维度，提高数据挖掘的效率和准确性。

4.数据分类：

将选择后的特征划分为不同的类别，发电机运行状态或运行规律的类型，通常使用聚类分析或决策树等方法进行数据分类。

5.模型构建：

根据分类结果，使用回归分析、神经网络等方法构建发电机运行模型，该模型可以预测发电机运行状态或运行规律。

6.模型评估：

使用测试数据对模型进行评估，评估模型的准确性和可靠性。

7.模型应用：

将评估合格的模型应用于实际发电机运行管理中，以实现发电机运行状态的预测、故障的诊断和运行效率的提高。

发电机运行数据挖掘技术具有以下优点：

1.数据驱动：数据挖掘技术基于发电机运行数据，可以发现数据中的隐含规律和关系，比传统的人工经验更加客观和准确。

2.自动化：数据挖掘技术可以自动处理大量数据，大大提高了数据分析的速度和效率。

3.可视化：数据挖掘技术可以将数据以图形或其他可视化方式呈现，使发电机运行状态和运行规律更加直观和易于理解。

4.预测性：数据挖掘技术可以预测发电机运行状态或运行规律，为发电机运行管理提供预警和决策支持。

5.智能化：数据挖掘技术可以不断学习和更新，随着数据量的积累和模型的改进，预测精度和可靠性将不断提高。

发电机运行数据挖掘技术在发电机运行管理中发挥着越来越重要的作用，通过对发电机运行数据的挖掘和分析，可以实现以下目标：

1.提高发电机运行效率：通过对发电机运行数据的分析，可以优化发电机运行参数，提高发电机运行效率。

2.延长发电机使用寿命：通过对发电机运行数据的分析，可以发现发电机潜在的故障隐患，及时进行维护和检修，延长发电机使用寿命。

3.降低发电机运行成本：通过对发电机运行数据的分析，可以优化发电机运行方式，减少发电机运行成本。

4.提高发电机运行安全：通过对发电机运行数据的分析，可以发现发电机运行过程中的异常情况，及时采取措施，防止事故发生。

5.为发电机运行决策提供支持：通过对发电机运行数据的分析，可以为发电机运行管理人员提供决策支持，帮助他们做出科学的决策。第三部分数据预处理与特征提取发电机运行数据分析与挖掘：洞察发电机运行规律

#数据预处理与特征提取

一、数据预处理

1.数据清洗：剔除错误或不完整的数据。

2.数据标准化：将不同单位或范围的数据标准化至同一量纲，便于后续分析。

3.数据平滑：对高频噪声数据进行平滑处理，去除毛刺和抖动。

4.数据归一化：将数据的取值范围压缩至[0,1]或[-1,1]。

二、特征提取

1.时域特征：直接从发电机运行数据中提取的时间序列模式。包括：

*平均值

*方差

*标准差

*峰值

*波谷

*峭度

*偏度

2.频域特征：通过傅里叶变换将发电机运行数据转换为频谱，然后提取特征。包括：

*频谱能量

*频谱峰值

*频谱峰值频率

3.时频域特征：结合时域和频域特征，更精细地描述发电机运行数据。包括：

*短时傅里叶变换（STFT）

*小波变换

*希尔伯特-黄变换（HHT）

4.统计特征：从发电机运行数据的分布和相关性中提取的特征。包括：

*相关系数

*协方差矩阵

*信息熵

*类别分布

5.故障特征：基于发电机故障模式提取的特征。包括：

*故障类型

*故障位置

*故障严重程度

6.运行状态特征：根据发电机运行条件提取的特征。包括：

*负荷

*电压

*温度

*振动第四部分发电机故障类型识别算法#发电机故障类型识别算法

发电机是电力系统的重要组成部分，其运行状态直接影响电网的安全稳定运行。发电机故障类型识别算法是发电机运行数据分析与挖掘的重要内容，也是发电机故障诊断和预防的重要工具。

发电机故障类型识别算法通常基于发电机运行数据，通过对数据进行分析和挖掘，提取故障特征，从而识别故障类型。常用的发电机故障类型识别算法包括：

1.基于统计模型的算法

基于统计模型的算法是发电机故障类型识别算法中最常用的方法之一。该类算法通过对历史故障数据进行统计分析，建立故障特征与故障类型的对应关系，然后利用新数据进行故障识别。常用的基于统计模型的算法包括：

*朴素贝叶斯算法：朴素贝叶斯算法是一种简单的概率分类算法，该算法假设特征之间相互独立，并根据贝叶斯定理计算故障类型的后验概率。朴素贝叶斯算法简单易用，但对数据质量要求较高。

*决策树算法：决策树算法是一种非参数分类算法，该算法通过递归地将数据划分为更小的子集，直到每个子集都属于同一故障类型。决策树算法可以处理多维数据，并且可以自动选择最具区分性的特征。

*支持向量机算法：支持向量机算法是一种二分类算法，该算法通过寻找将数据点最佳分类的超平面来进行故障识别。支持向量机算法具有良好的泛化性能，但对参数设置敏感。

2.基于机器学习的算法

基于机器学习的算法是发电机故障类型识别算法的另一类重要方法。该类算法通过学习历史故障数据，自动提取故障特征，并建立故障类型与故障特征之间的映射关系。常用的基于机器学习的算法包括：

*神经网络算法：神经网络算法是一种模拟人脑神经元的计算模型，该算法可以通过学习历史数据，自动提取故障特征，并建立故障类型与故障特征之间的映射关系。神经网络算法具有良好的学习能力和泛化性能，但对数据质量要求较高。

*支持向量机算法：支持向量机算法是一种二分类算法，该算法通过寻找将数据点最佳分类的超平面来进行故障识别。支持向量机算法具有良好的泛化性能，但对参数设置敏感。

*随机森林算法：随机森林算法是一种集成学习算法，该算法通过构建多个决策树，并对这些决策树进行投票，来进行故障识别。随机森林算法具有良好的鲁棒性和抗噪性，但对数据质量要求较高。

3.基于深度学习的算法

基于深度学习的算法是发电机故障类型识别算法的最新发展方向。该类算法通过构建深度神经网络，自动提取故障特征，并建立故障类型与故障特征之间的映射关系。常用的基于深度学习的算法包括：

*卷积神经网络算法：卷积神经网络算法是一种用于处理图像数据的深度神经网络，该算法通过卷积操作提取图像特征，并建立图像类别与图像特征之间的映射关系。卷积神经网络算法可以处理高维数据，并且具有良好的泛化性能。

*循环神经网络算法：循环神经网络算法是一种用于处理序列数据的深度神经网络，该算法通过循环连接的方式处理数据序列，并建立数据序列与数据序列类别之间的映射关系。循环神经网络算法可以处理时序数据，并且具有良好的记忆能力。

4.发电机故障类型识别算法的应用

发电机故障类型识别算法在发电机运行维护中有着广泛的应用，包括：

*发电机故障诊断：发电机故障类型识别算法可以对发电机故障进行诊断，从而帮助发电机维护人员快速准确地找出故障原因。

*发电机故障预测：发电机故障类型识别算法可以对发电机故障进行预测，从而帮助发电机维护人员提前采取措施，防止故障的发生。

*发电机运行优化：发电机故障类型识别算法可以对发电机运行进行优化，从而提高发电机的效率和可靠性。

总之，发电机故障类型识别算法是发电机运行数据分析与挖掘的重要内容，也是发电机故障诊断和预防的重要工具。随着发电机运行数据量的不断增加，发电机故障类型识别算法的研究和应用也越来越受到重视。第五部分发电机剩余寿命预测模型发电机剩余寿命预测模型

发电机剩余寿命预测模型是利用发电机运行数据，对发电机剩余寿命进行预测的模型。该模型可以帮助发电厂业主和运营商提前采取措施，以延长发电机寿命，提高发电厂的可靠性和安全性。

发电机剩余寿命预测模型通常包括以下几个步骤：

1.数据收集：

收集发电机运行数据，包括发电机型号、制造商、运行时间、维护记录、故障记录等。

2.数据预处理：

对收集到的发电机运行数据进行预处理，包括数据清洗、数据归一化、数据转换等。

3.特征提取：

从发电机运行数据中提取特征，这些特征可以反映发电机运行状态和故障信息。

4.模型训练：

利用提取的特征，训练发电机剩余寿命预测模型。常用的发电机剩余寿命预测模型包括线性回归模型、支持向量机模型、神经网络模型等。

5.模型评估：

对训练好的发电机剩余寿命预测模型进行评估，以验证模型的准确性和可靠性。

6.模型应用：

将评估合格的发电机剩余寿命预测模型应用于实际的发电机运行数据，对发电机剩余寿命进行预测。

发电机剩余寿命预测模型的准确性和可靠性，取决于所收集的发电机运行数据的质量，以及所选用的发电机剩余寿命预测模型的性能。因此，在实际应用中，需要根据具体的发电机运行情况，选择合适的发电机剩余寿命预测模型，并对模型进行适当地调整。

发电机剩余寿命预测模型的应用价值

发电机剩余寿命预测模型具有以下几个应用价值：

1.延长发电机寿命：

通过对发电机剩余寿命的预测，可以提前采取措施，延长发电机寿命，提高发电厂的可靠性和安全性。

2.降低发电机维护成本：

通过对发电机剩余寿命的预测，可以合理安排发电机维护计划，避免不必要的维护工作，降低发电机维护成本。

3.提高发电厂发电效率：

通过对发电机剩余寿命的预测，可以及时发现发电机故障隐患，并采取措施进行排除，提高发电厂发电效率。

4.保障发电厂安全运行：

通过对发电机剩余寿命的预测，可以避免发电机故障事故的发生，保障发电厂安全运行。

发电机剩余寿命预测模型是发电厂智能运维的重要组成部分，可以帮助发电厂业主和运营商提高发电厂的可靠性和安全性，降低发电厂的维护成本，提高发电厂的发电效率。第六部分异常运行模式检测方法一、异常运行模式检测方法

发电机异常运行模式检测方法旨在识别发电机运行过程中的异常情况，以便及时采取措施进行故障排除和维护。常用的异常运行模式检测方法包括：

#1.基于统计分析的方法

基于统计分析的方法通过对发电机运行数据进行统计分析来识别异常模式。具体方法包括：

-z-score方法：将发电机运行参数与历史数据进行比较，计算出每个参数的z-score值。z-score值大于或小于某个阈值时，则认为该参数运行异常。

-t分布检验法：将发电机运行参数与历史数据进行比较，计算出每个参数的t分布值。t分布值大于或小于某个阈值时，则认为该参数运行异常。

-卡方检验法：将发电机运行参数与历史数据进行比较，计算出每个参数的卡方值。卡方值大于或小于某个阈值时，则认为该参数运行异常。

#2.基于专家系统的方法

基于专家系统的方法利用专家知识来识别发电机异常模式。具体方法包括：

-模糊逻辑方法：将发电机运行参数与专家知识进行对比，根据专家知识构建模糊推理规则，从而识别异常模式。

-神经网络方法：将发电机运行参数输入到神经网络中，神经网络通过学习专家知识，能够识别异常模式。

-决策树方法：将发电机运行参数输入到决策树中，决策树根据专家知识构建分类规则，从而识别异常模式。

#3.基于机器学习和深度学习的方法

基于机器学习和深度学习的方法利用机器学习和深度学习算法来识别发电机异常模式。具体方法包括：

-支持向量机方法：将发电机运行参数输入到支持向量机中，支持向量机通过学习历史数据，能够识别异常模式。

-随机森林方法：将发电机运行参数输入到随机森林中，随机森林通过构建多棵决策树，能够识别异常模式。

-深度神经网络方法：将发电机运行参数输入到深度神经网络中，深度神经网络通过学习历史数据，能够识别异常模式。

#4.基于数据挖掘的方法

基于数据挖掘的方法通过对发电机运行数据进行数据挖掘来识别异常模式。具体方法包括：

-关联分析方法：通过挖掘发电机运行参数之间的关联关系，识别出异常模式。

-聚类分析方法：通过将发电机运行参数聚类，识别出异常模式。

-分类算法：对发电机运行参数进行分类，识别出异常模式。

二、异常模式检测指标

异常模式检测指标用于评价异常模式检测方法的性能。常用的异常模式检测指标包括：

-准确率：正确识别异常模式的比例。

-召回率：所有异常模式中被正确识别的比例。

-F1值：准确率和召回率的调和平均值。

-ROC曲线：以假阳率为横轴，以真正率为纵轴绘制的曲线。

-AUC值：ROC曲线下面积。

-PRC曲线：以假阳率为横轴，以准确率为纵轴绘制的曲线。

-AP值：PRC曲线下面积。

三、应用实例

异常运行模式检测方法已在发电厂中得到了广泛应用。例如，某发电厂采用基于统计分析的方法对发电机运行数据进行异常模式检测，结果发现一台发电机存在异常振动，及时采取措施避免了事故的发生。

此外，异常运行模式检测方法还可用于发电机故障诊断。例如，某发电厂采用基于专家系统的方法对发电机运行数据进行异常模式检测，结果发现一台发电机存在异常温度，通过进一步分析诊断出该发电机存在冷却系统故障。第七部分发电机工况优化策略制定发电机工况优化策略制定

发电机工况优化策略的制定是发电机运行数据分析与挖掘的重要应用之一。通过对发电机运行数据的分析，可以深入了解发电机运行规律，发现影响发电机工况的因素，进而制定出合理的优化策略，提高发电机的运行效率和经济性。

#发电机工况优化策略的制定步骤

发电机工况优化策略的制定一般包括以下几个步骤：

1.收集发电机运行数据。发电机运行数据主要包括发电机出力、转速、电压、电流、功率因数、冷却水温度、燃油消耗量等。这些数据可以通过发电机运行监测系统、发电厂信息管理系统等方式获取。

2.对发电机运行数据进行清洗和预处理。发电机运行数据在采集过程中难免会存在一些错误和异常值。因此，在进行数据分析之前，需要对数据进行清洗和预处理，以去除错误和异常值，保证数据的准确性和一致性。

3.对发电机运行数据进行分析。发电机运行数据分析的主要目的是发现影响发电机工况的因素，并找出这些因素与发电机工况之间的关系。常用的数据分析方法包括统计分析、相关分析、回归分析、主成分分析等。

4.制定发电机工况优化策略。根据发电机运行数据分析结果，可以制定出合理的优化策略，以提高发电机的运行效率和经济性。优化策略可以包括以下几个方面：

*调整发电机出力

*调整发电机转速

*调整发电机电压

*调整发电机电流

*调整发电机功率因数

*调整发电机冷却水温度

*调整发电机燃油消耗量

*改进发电机维护保养方式等

#发电机工况优化策略制定的注意事项

在制定发电机工况优化策略时，需要考虑以下几个注意事项：

*发电机工况优化策略的制定应以提高发电机的运行效率和经济性为目标。

*发电机工况优化策略的制定应考虑发电机的实际运行情况，并与发电厂的运行管理制度相适应。

*发电机工况优化策略的制定应考虑发电机的安全性和可靠性，避免对发电机造成损害。

*发电机工况优化策略的制定应考虑发电厂的环境保护要求，避免对环境造成污染。

#发电机工况优化策略制定的实例

某发电厂有一台200MW的发电机组。通过对发电机运行数据的分析，发现发电机组的运行效率较低，燃油消耗量较高。经过分析发现，影响发电机组运行效率和燃油消耗量的主要因素包括发电机出力、发电机转速、发电机冷却水温度和发电机维护保养方式等。

根据发电机运行数据分析结果，发电厂制定了以下发电机工况优化策略：

*调整发电机出力，使发电机出力与发电厂的实际负荷相匹配。

*调整发电机转速，使发电机转速与发电机出力的变化相适应。

*调整发电机冷却水温度，使发电机冷却水温度保持在适宜的范围内。

*改进发电机维护保养方式，延长发电机维护保养周期，减少发电机故障率。

经过优化策略的实施，发电机组的运行效率提高了5%，燃油消耗量降低了10%。

#结论

发电机工况优化策略的制定对提高发电机的运行效率和经济性具有重要意义。通过对发电机运行数据的分析，可以深入了解发电机运行规律，发现影响发电机工况的因素，进而制定出合理的优化策略，提高发电机的运行效率和经济性。第八部分发电机运行可靠性评价发电机运行可靠性评价

发电机运行可靠性评价是对发电机在一定运行条件下,能够安全稳定运行的能力进行评估。可靠性评价的主要目的是为了确保发电机的安全运行,防止事故的发生,并为发电机的维护和保养提供依据。

#1.发电机运行可靠性评价指标

发电机运行可靠性评价指标主要包括以下几个方面:

*平均无故障时间(MTBF)：指发电机在两次故障之间平均运行的时间。

*平均修复时间(MTTR)：指发电机发生故障后,从故障发生到故障修复所需的时间。

*可用度(A)：指发电机在一定时间段内能够正常运行的概率。

*可靠度(R)：指发电机在一定时间段内不发生故障的概率。

*维修率(λ)：指发电机在单位时间内发生故障的次数。

#2.发电机运行可靠性评价方法

发电机运行可靠性评价的方法主要有以下几种:

*故障树分析法(FTA)：故障树分析法是一种从系统或组件的故障开始,通过逻辑关系逐步向下分解,直到找出所有可能的故障原因和故障后果的方法。

*事件树分析法(ETA)：事件树分析法是一种从系统或组件的初始事件开始,通过逻辑关系逐步向上推导,直到找出所有可能的故障后果的方法。

*蒙特卡罗模拟法(MCS)：蒙特卡罗模拟法是一种通过随机抽样和统计分析来评估系统或组件可靠性的方法。

*马尔可夫模型法(MM)：马尔可夫模型法是一种利用马尔可夫链来描述系统或组件状态变化过程的方法。

#3.发电机运行可靠性评价应用

发电机运行可靠性评价在发电机运行管理中的应用主要包括以下几个方面:

*发电机安全运行保障：通过发电机运行可靠性评价,可以及时发现发电机运行中存在的隐患,并采取相应的措施进行整改,从而确保发电机的安全运行。

*发电机维护保养计划制定：通过发电机运行可靠性评价,可以了解发电机不同部件的故障率和故障类型,并在此基础上制定针对性的维护保养计划,提高发电机的运行可靠性。

*发电机运行优化：通过发电机运行可靠性评价,可以优化发电机的运行方式和运行参数,提高发电机的运行效率和经济效益。

总之,发电机运行可靠性评价是发电机运行管理的重要组成部分,对于确保发电机的安全运行,提高发电机的运行可靠性和经济效益具有重要意义。第九部分发电机运行经济性分析发电机运行经济性分析

发电机运行经济性分析是指从经济角度评估发电机组运行成本和收益的情况，以确定发电机组最优运行方案和提高发电厂经济效益。发电机运行经济性分析主要包括以下几个方面：

#1.发电机组运行成本分析

发电机组运行成本主要包括燃料成本、运行维护成本、折旧成本和其他成本。

1.1燃料成本

燃料成本是发电机组运行的主要成本，通常占总成本的60%~70%。燃料成本与燃料价格、发电机组热效率和发电机组运行时间等因素相关。燃料价格是影响燃料成本的主要因素，热效率高的发电机组可以有效降低燃料成本，而发电机组运行时间越长，燃料成本也就越高。

1.2运行维护成本

运行维护成本是指发电机组在运行过程中发生的维护、保养、检修等费用。运行维护成本与发电机组的运行状况、维护保养水平等因素相关。发电机组运行状况良好的情况下，运行维护成本通常较低；而发电机组运行状况不佳的情况下，运行维护成本则会增加。

1.3折旧成本

折旧成本是指发电机组在使用过程中因磨损、折旧而发生的费用。折旧成本与发电机组的购置成本和使用年限等因素相关。发电机组购置成本越高，折旧成本就越高；使用年限越长，折旧成本也越高。

1.4其他成本

其他成本是指发电机组运行过程中发生的税费、保险费、管理费用等费用。其他成本通常占总成本的比例较小，但也不容忽视。

#2.发电机组运行收益分析

发电机组运行收益主要包括发电收入和其他收入。

2.1发电收入

发电收入是指发电机组发电并向电网出售电能而获得的收入。发电收入与发电机组发电量、电价等因素相关。发电量越高，电价越高，发电收入也就越高。

2.2其他收入

其他收入是指发电机组在运行过程中发生的辅助收入，例如向其他用户出售蒸汽、热水等。其他收入通常占总收益的比例较小，但也不容忽视。

#3.发电机组运行经济性评价

发电机组运行经济性评价是指将发电机组运行成本与发电机组运行收益进行对比，以确定发电机组运行的经济效益。发电机组运行经济性评价主要包括以下几个指标：

3.1发电成本

发电成本是指发电机组每发一度电所需的成本，其计算公式为：

发电成本=发电机组运行成本/发电机组发电量

3.2盈亏平衡点

盈亏平衡点是指发电机组运行时，发电机组运行收益等于发电机组运行成本的点。盈亏平衡点以下，发电机组运行亏损；盈亏平衡点以上，发电机组运行盈利。

3.3经济效益

经济效益是指发电机组运行时，发电机组运行收益减去发电机组运行成本后的余额，其计算公式为：

经济效益=发电机组运行收益-发电机组运行成本

发电机组经济效益越高，说明发电机组运行越经济。

#4.发电机组最优运行方案确定

发电机组最优运行方案是指在满足发电需求的前提下，发电机组运行经济效益最高的方案。发电机组最优运行方案的确定需要考虑以下几个因素：

4.1发电需求

发电需求是指电网对电能的需求量。发电需求与时间、季节等因素相关。发电需求越高，发电机组需要发电量就越大。

4.2发电机组运行成本

发电机组运行成本与发电机组发电量等因素相关。发电量越大，发电机组运行成本越高。

4.3发电机组运行收益

发电机组运行收益与发电量、电价等因素相关。发电量越