在大数据时代环境下，火力发电厂产生的大量数据往往存储于数据库中无法得到充分利用。对于复杂的双进双出钢球磨煤机系统而言，由于其难以建立精确的机理数学模型，因此提出了一种基于大数据挖掘的建模方法。本文介绍了一种基于Hadoop平台和分布式支持向量机（D-SVM）技术的球磨机大数据建模方法，其核心在于利用分布式计算平台处理海量数据，优化数据处理和模型训练过程。
文章介绍了对火电厂磨煤机料位影响因素的分析，并提取现场海量的实际运行数据。在数据预处理阶段，使用K-Means聚类算法删除数据中的离群点，以保证后续分析的准确性。随后，运用主成分分析法（PCA）降维，以简化数据结构，并减少后续计算的复杂度，完成数据的属性约简。最终，在Hadoop平台的MapReduce架构上采用分布式支持向量机（D-SVM）建立模型，并实现了计算的并行化处理。研究结果表明，该方法在提高建模效率的同时，还显著提高了模型的精确度和泛化能力，进而能有效地表征实际料位特性。
文章中涉及的关键技术点和概念包括：
1. Hadoop平台：Hadoop是一个开源框架，支持使用简单的编程模型在大量硬件构成的集群上进行分布式存储和分布式处理。它主要用于处理大数据分析，具有高可靠性和良好的扩展性。Hadoop的核心组件包括HDFS（Hadoop Distributed File System）用于存储和Hadoop MapReduce用于计算。
2. MapReduce架构：MapReduce是Google提出的一种编程模型，用于处理和生成大数据集。用户只需提供map和reduce函数，框架便能自动处理任务的分配和调度，以及中间数据的排序，最终输出结果。
3. 分布式支持向量机（D-SVM）：支持向量机（SVM）是一种常见的分类算法，具有良好的泛化能力。D-SVM指的是在分布式环境下，对SVM算法进行扩展，以利用多个节点进行并行处理，加快模型训练的速度，适用于大数据场景下的机器学习问题。
4. K-Means聚类算法：K-Means是一种聚类分析算法，通过迭代计算，将数据集划分成K个簇，使得每个数据点到其簇中心的距离平方和最小化，从而将数据分组并发现其中的自然分组。
5. 主成分分析（PCA）：PCA是一种降维技术，它通过线性变换将数据转换到新的坐标系统中，新的坐标轴称为主成分，且这些主成分尽可能多地承载原始数据的方差信息。通过PCA降维可以简化数据结构，并有效去除数据中的冗余，从而提高后续分析的效率和准确性。
该研究的具体内容展示了如何结合Hadoop平台、MapReduce架构和分布式算法，处理火电厂的大量数据，解决传统机理建模难以实现的问题。采用大数据挖掘建模方法不仅提升了效率，还确保了模型在实际应用中的准确性和适用性。文章的研究成果对于提升火力发电厂的自动化水平、优化生产过程以及提高生产效率具有重要的现实意义。同时，为其他行业大数据的分析处理和模型建立提供了新的思路和方法。
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