【技术实现步骤摘要】
一种模拟量测值智能预测算法的自适应测试方法
本专利技术涉及电气设备
，具体涉及一种模拟量测值智能预测算法的自适应测试方法。
技术介绍
发电厂值班员监盘需要对超过500以上个带跳闸出口功能的模拟量测点进行监视。这些带跳闸出口功能的模拟量测点分布于监控系统上位机不同模拟图中。依靠值班员人工跟踪变化趋势提前发现异常实属不可能实现的工作任务。当前机器学习等智能技术蓬勃发展，智能技术在趋势判断和预测方面提供了重要技术手段。然而不容忽视的是，这些智能技术依赖于故障样本，需要大量故障样本参与算法训练过程，才能保证良好的实施效果。在技术成熟的发电厂运维中故障样本数据少之又少。此外更缺少检验智能技术实施效果的测试方法。对于智能技术的应用效果停留在主观模糊的认识，甚至停留于偶然事件的处置中。过去故障样本的获取都来自于大修后调试和故障处理，获取这些故障样本代价极高，此外这些故障样本的数值特性不能完全覆盖故障情况下的趋势特征，具有一定局限性。由此可见，当前急需测试智能趋势判断算法的性能的手段和为智能趋势判断算法提供故障样本的方...
【技术保护点】
1.一种模拟量测值智能预测算法的自适应测试方法，其特征在于包括以下步骤：/n(1.1)从时序事件记录表、模拟量测点表、报警阈值表中读取事件记录顺序情况、模拟量测点ID、模拟量测点报警值；/n(1.2)获取统计周期内机组正常运行状态的运行记录形成基于开关量信号的模拟量测点测值历史统计；/n(1.3)综合历史统计、模拟量测点报警值、模拟量测点当前测值计算获得带时标的模拟量测点模拟测值；/n(1.4)将带时标的模拟量测点模拟测值提供给机组启动状态模拟量测值智能预测算法测试，并计算灵敏度；/n(1.5)当灵敏度小于阈值时，发出报警提醒技术人员调整算法。/n
【技术特征摘要】
1.一种模拟量测值智能预测算法的自适应测试方法，其特征在于包括以下步骤：
(1.1)从时序事件记录表、模拟量测点表、报警阈值表中读取事件记录顺序情况、模拟量测点ID、模拟量测点报警值；
(1.2)获取统计周期内机组正常运行状态的运行记录形成基于开关量信号的模拟量测点测值历史统计；
(1.3)综合历史统计、模拟量测点报警值、模拟量测点当前测值计算获得带时标的模拟量测点模拟测值；
(1.4)将带时标的模拟量测点模拟测值提供给机组启动状态模拟量测值智能预测算法测试，并计算灵敏度；
(1.5)当灵敏度小于阈值时，发出报警提醒技术人员调整算法。
2.根据权利要求1所述的一种模拟量测值智能预测算法的自适应测试方法，其特征在于：步骤(1.1)所述时序事件记录表为按先后顺序设置的带时间记录、状态记录、设备描述的开关量信号集合K，所述开关量信号集合K至少包含机组开机令信号、机组稳态信号和机组负荷达到基荷信号；所述模拟量测点表为待测试的模拟量测点ID集合M；所述报警阈值表为模拟量测点的一级报警集合B1和模拟量测点的二级报警集合B2。
3.根据权利要求2所述的一种模拟量测值智能预测算法的自适应测试方法，其特征在于，步骤(1.2)所述的基于开关量信号的模拟量测点测值历史统计由以下步骤获得：
(3.1)遍历统计周期内的开关量信号记录，将按顺序并同时满足开关量信号集合K的开关量信号取出，按开关量信号集合K的顺序将取出的开关量信号的时间存在时间序列TL中；
(3.2)遍历统计周期内的模拟量测点ID集合M的模拟量记录，将时标为时间序列TL且为模拟量测点集合M的测点测值的最大值取出获得测点测值集合CL；
(3.3)测点测值集合CL即为基于开关量信号的模拟量测点测值历史统计。
4.根据权利要求3所述的一种模拟量测值智能预测算法的自适应测试方法，其特征在于，步骤(1.3)所述综合历史统计、模拟量测点报警值、模拟量测点当前测值计算获得带时标的模拟量测点模拟测值由以下步骤获得：
(4.1)从测点测值集合CL获取平均值maxave，从报警阈值表中获取机组该测点一级报警值b1和机组该测点二级报警值b2；
(4.2)计算获得叠加斜率k1，叠加斜率k1＝b1...
【专利技术属性】
技术研发人员：张豪，陈满，巩宇，彭煜民，代雄，杨铭轩，邱小波，姚明亮，于亚雄，佘俊，贺儒飞，高彦明，向正林，李建秋，李德华，郭献彬，王晓翼，
申请(专利权)人：南方电网调峰调频发电有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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