電站熱力過(guò)程數(shù)據(jù)校正方法及應(yīng)用研究.pdf

1、熱力過(guò)程的測(cè)量數(shù)據(jù)是機(jī)組性能監(jiān)測(cè)、過(guò)程控制和運(yùn)行優(yōu)化等系統(tǒng)的應(yīng)用基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)的可靠性和準(zhǔn)確性是火電機(jī)組安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的重要保障，開(kāi)展機(jī)組熱力過(guò)程實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)校正技術(shù)的研究具有重要的理論研究意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。本文針對(duì)熱力過(guò)程數(shù)據(jù)校正技術(shù)和應(yīng)用進(jìn)行了如下研究:
　　 1、對(duì)熱力過(guò)程數(shù)據(jù)特性及數(shù)據(jù)校正的框架進(jìn)行研究，采用直方圖法對(duì)機(jī)組的主要熱力參數(shù)的分布特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，并且提出一種歸一化權(quán)重型灰色關(guān)聯(lián)度的計(jì)算方法，在灰色關(guān)聯(lián)度計(jì)算模型中引

2、入權(quán)重因子，提高了結(jié)果的可信度。
　　 2、提出了一種基于核主元?dú)埐羁臻g的異常變量簡(jiǎn)化分離算法，根據(jù)輸入變量對(duì)殘差統(tǒng)計(jì)量和主元統(tǒng)計(jì)量貢獻(xiàn)率表達(dá)式之間的關(guān)系，對(duì)殘差統(tǒng)計(jì)量的貢獻(xiàn)率計(jì)算方法進(jìn)行約簡(jiǎn)，消除了主元空間項(xiàng)對(duì)殘差統(tǒng)計(jì)量貢獻(xiàn)率的影響，在降低分離算法復(fù)雜性的同時(shí)提高了算法效率。進(jìn)而提出基于核主元?dú)埐羁臻g的非線(xiàn)性過(guò)程數(shù)據(jù)檢驗(yàn)方法，并且給出相應(yīng)的流程與步驟。
　　 3、提出基于核主元分析結(jié)合模糊概率符號(hào)有向圖的系統(tǒng)異常源診斷

3、方法，在核主元分析對(duì)系統(tǒng)過(guò)程狀態(tài)的監(jiān)測(cè)結(jié)果的基礎(chǔ)上，對(duì)所分離出的故障變量采用模糊概率符號(hào)有向圖推理方法進(jìn)行進(jìn)一步診斷，同時(shí)通過(guò)調(diào)整故障指數(shù)有效地分辨?zhèn)鞲衅鞴收虾拖到y(tǒng)過(guò)程故障，以揭示出系統(tǒng)的異常源。
　　 4、建立了熱力過(guò)程數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)與顯著誤差檢測(cè)的同步處理模型，采用魯棒估計(jì)作為其中的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，以抑制顯著誤差和隨機(jī)誤差非正態(tài)分布對(duì)協(xié)調(diào)計(jì)算結(jié)果的影響，引入AIC(Akaike information criterion)準(zhǔn)則對(duì)數(shù)據(jù)

4、協(xié)調(diào)模型進(jìn)行評(píng)估，從而確定最優(yōu)的模型參數(shù)。提出基于冗余解約束的改進(jìn)遺傳算法對(duì)數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)模型進(jìn)行求解，針對(duì)模型中的非線(xiàn)性復(fù)雜平衡約束采用分步處理的方式，在每次遺傳操作完成后再通過(guò)系統(tǒng)約束條件求解冗余變量，同時(shí)引入動(dòng)態(tài)參數(shù)調(diào)整策略和重插入算子，增強(qiáng)了算法的約束處理和全局搜索的能力。
　　 5、提出了基于擴(kuò)展Huber估計(jì)的迭代型最小二乘支持向量回歸算法，設(shè)計(jì)了一種擴(kuò)展型Huber估計(jì)函數(shù)，將該函數(shù)作為最小二乘支持向量回歸訓(xùn)練的目標(biāo)函數(shù)