一种基于区间估计的火电机组全工况大数据分析方法技术

本发明专利技术公开了一种基于区间估计的火电机组全工况大数据分析方法，以火电机组负荷作为稳态判别的特征变量，在某个时间窗口内，火电机组的负荷差值样本总体均值的置信区间在显著性水平α下包含零值，并且置信下限和置信上限差值的绝对值稳定在限定条件下，则判定该机组在该时间窗口内处于稳态工况，否则判定其处于非稳态工况；本发明专利技术在进行火电机组稳态非稳态工况分析时，可以在稳态非稳态工况频繁交替出现的情况下准确判定机组运行状态。出现的情况下准确判定机组运行状态。出现的情况下准确判定机组运行状态。

【技术实现步骤摘要】
一种基于区间估计的火电机组全工况大数据分析方法


[0001]本专利技术涉及火电机组的智能化数据处理领域，具体涉及一种基于区间估计的火电机组全工况大数据分析方法。

技术介绍

[0002]随着火电机组数字化转型的推进，智能化过程分析与控制技术已在越来越多的火力发电机组得到应用，就长远的发展趋势而言，将领先的数字技术与发电生产管控过程深度融合，已成为发电企业践行智慧化转型的重要驱动力。一方面，在电力生产过程节能减排领域，大数据、人工智能等技术起着越来越重要的作用，利用大数据、人工智能等技术对生成过程和热工系统进行深度建模挖掘，是突破机组节能减排瓶颈的重要手段。另一方面，火电发电机组逐步由电量型电源向调节型电源进行转变，机组长期处于稳态和非稳态运行模式切换，而稳态和非稳态工况下的机组物理特性区别极大，机组运行状态存在很大的差异，相应的在运行数据上表现出波动范围大、无规律偏离、部分特征出现次数极少、数据分布差异较大等问题，这对大多数基于统计学的大数据和人工智能算法而言，将导致建模结果不稳定性增大。因此，区分稳态和非稳态工况，利用大数据和人工智能算法对稳态本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于区间估计的火电机组全工况大数据分析方法，其特征在于：以火电机组负荷作为稳态判别的特征变量，在某个时间窗口内，火电机组的负荷差值样本总体均值的置信区间在显著性水平α下包含零值，并且置信下限和置信上限差值的绝对值稳定在限定条件下，则判定该机组在该时间窗口内处于稳态工况，否则判定其处于非稳态工况；具体包括如下步骤：步骤1：从火电机组DCS系统中获取机组负荷序列数据{X0，X1，X2，...，X
n
}；采用一阶差分法计算得到机组负荷差值序列数据{d1，d2，d3，...，d
n
}；一阶差分法计算机组负荷差值序列数据具体计算公式如下：d
j
＝X
j
‑
X
j
‑1，j＝1，2，3，...，n
ꢀꢀ
式1式1中，X
j
代表时刻j的机组负荷，d
j
代表时刻j和时刻j
‑
1的机组负荷差值；步骤2：假定时间窗口大小为k，步骤2：假定时间窗口大小为k，表示对取整，对于k≤j≤(n
‑
k+1)，在机组负荷差值序列数据{d1，d2，d3，...，d
...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵章明，高林，王林，李军，高海东，肖勇，李海滨，李华，周俊波，王明坤，侯玉婷，郭亦文，王文毓，陆晨旭，金国强，昌鹏，
申请(专利权)人：华能秦煤瑞金发电有限责任公司，
类型：发明
国别省市：