一种火电机组发电数据异常值处理方法及装置制造方法及图纸

一种火电机组发电数据异常值处理方法及装置，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，从所述火电机组的所有测点中选取一个主测点和多个从测点，并采集主、从测点的运行数据；步骤2，对所述主测点的运行数据和从测点的运行数据进行关联性分析，并建立最高关联的线性关系；步骤3，基于所述最高关联的线性关系生成所述主测点下从测点的运行数据阈值，并根据所述阈值剔除无效运行数据。本发明专利技术方法步骤简便、效率高、结果准确，并且不会造成系统中数据处理的压力。处理的压力。处理的压力。

【技术实现步骤摘要】
一种火电机组发电数据异常值处理方法及装置


[0001]本专利技术涉及发电领域，更具体地，涉及一种火电机组发电数据异常值处理方法及装置。

技术介绍

[0002]随着电力行业的飞速发展和进步，各行各业对于电力的需求也逐渐增大，因此火电机组中每个环节的实际运行状态、性能检测和故障诊断预警等技术得到了越来越多的重视。
[0003]目前，为了使得火电机组中各个设备、各个环节都能被实时准确的监控和检测，通常会在火电机组系统中设置大量数据监测采集点，用于监测异常数据。然而，由于火电机组通常运行在较为恶劣的环境中，数据监测采集点所采集到的全部数据并不一定能够很好的代表火电机组设备的运行情况。因此，为了准确的预测火电机组系统中的设备运行情况，需要对采集到的运行数据进行异常值剔除的操作。
[0004]现有技术中，火电机组运行数据中异常值剔除的方法通常是针对单一测点在不同时段采集到的用于表征单一参数数据进行对比，从而获得异常值的。这种异常值剔除方式不仅方法较为繁琐，而且剔除效率较低，无法满足智能化发展的火电机组系统的预测需求。
[0005]因此，亟需一种火电机组发电数据异常值处理方法及装置。

技术实现思路

[0006]为解决现有技术中存在的不足，本专利技术的目的在于，提供一种新的火电机组发电数据异常值处理方法及装置，通过合理的选择主、从测点，并对主、从测点的运行数据进行采集和关联性分析，获取测点之间的线性关系，并剔除无效运行数据。
[0007]本专利技术采用如下的技术方案。
[0008]本专利技术第一方面，涉及一种火电机组发电数据异常值处理方法，其中，方法包括以下步骤：步骤1，从火电机组的所有测点中选取一个主测点和多个从测点，并采集主、从测点的运行数据；步骤2，对主测点的运行数据和从测点的运行数据进行关联性分析，并建立最高关联的线性关系；步骤3，基于最高关联的线性关系生成主测点下从测点的运行数据阈值，并根据阈值剔除无效运行数据。
[0009]优选地，主、从测点为设置于所述依次连接的锅炉设备、汽轮机设备、发电机设备以及相关附属设备中。
[0010]优选地，获取衡量火电机组运行能力和发电能力的基础指标作为主测点；指标从电厂生产数据库中获取。
[0011]优选地，主测点为表征火电机组负荷的有功功率。
[0012]优选地，从测点的选取方式为火电机组上设置的所有测点中选取与主测点具有关联因子的测点。
[0013]优选地，关联因子包括总给煤量、总给水量、给水温度。
[0014]优选地，步骤2中还包括：步骤2.1，对主测点的运行数据和每一从测点的运行数据进行关联运算，获得当前从测点与主测点的相关系数；步骤2.2，遍历所有从测点，比较所有从测点的相关系数并提取具有最大相关系数的从测点；步骤2.3，基于主测点的运行数据和具有最大相关系数从测点的运行数据，生成线性关系。
[0015]优选地，线性关系为；其中，为主测点的运行数据，为具有最大相关系数的从测点的运行数据，以向量形式表示；、为常量。
[0016]优选地，主测点的运行数据阈值的获取方式为：基于先验数据预先确定，或者，基于对火电机组的所有测点的运行数据进行分析而确定。
[0017]优选地，当从测点的运行数据超出主测点下从测点的运行数据阈值范围，则判定从测点的运行数据为无效运行数据。
[0018]优选地，建立支持向量机回归函数模型，并对数据进行拟合回归分析，以对剔除的无效运行数据进行填补。
[0019]本专利技术第二方面，涉及一种火电机组发电数据异常值处理装置，其中，装置包括数据获取模块、关联分析模块和异常剔除模块；数据获取模块，用于从火电机组的所有测点中选取一个主测点和多个从测点，并采集主、从测点的运行数据；关联分析模块，用于对主测点的运行数据和从测点的运行数据进行关联性分析，并建立最高关联的线性关系；异常剔除模块，用于基于最高关联的线性关系生成主测点下从测点的运行数据阈值，并根据阈值剔除无效运行数据。
[0020]本专利技术的有益效果在于，与现有技术相比，本专利技术中一种火电机组发电数据异常值处理方法及装置，能够通过合理的选择主、从测点，并对主、从测点的运行数据进行采集和关联性分析，获取测点之间的线性关系，并剔除无效运行数据。本专利技术方法步骤简便、效率高、结果准确，并且不会造成系统中数据处理的压力。
[0021]本专利技术的有益效果还包括：1、本专利技术方法能够结合火电机组的实际运行参数的特点，通过对机组测点对应的参数进行相关性分析，从而得到变量之间的相关关联，通过建立关联关系，去除无关冗余的数据和参数，从而提高了数据的筛选效率和筛选质量。
[0022]2、由于在参数选择的过程中，本专利技术中的方法剔除了大量无关或冗余、或准确性较低的参数，因此，为了确保本专利技术中实际利用的数据足够充分，采用了向量机模型的方法进行数据填补，防止数据整体发生断电，增强了数据的连续性。
[0023]3、现有技术中线性关系的计算方法非常简单、高效，然而，线性关系的计算方法并不能够良好的表征数据之间的关联特性。基于这一技术问题，本专利技术采用创造性的方法选择了主测点和从测点，使得线性关系方程式就能够良好的表征各个数据之间的关联，有效的实现了对于无效运行数据的剔除。
[0024]4、采用本专利技术中的方式获取的剔除了无效运行数据的有效数据，能够作为多种需求的基础，实现对于火电机组发电状况的准确分析、预测和管控。
附图说明
[0025]图1为本专利技术一种火电机组发电数据异常值处理方法的步骤流程示意图；
图2为本专利技术一种火电机组发电数据异常值处理方法中最高关联的线性关系示意图；图3为本专利技术一种火电机组发电数据异常值处理装置的模块结构示意图。
具体实施方式
[0026]下面结合附图对本申请作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本专利技术的技术方案，而不能以此来限制本申请的保护范围。
[0027]图1为本专利技术一种火电机组发电数据异常值处理方法的步骤流程示意图。如图1所示，本专利技术第一方面涉及一种火电机组发电数据异常值处理方法，其中，方法包括以下步骤：步骤1，从火电机组的所有测点中选取一个主测点和多个从测点，并采集主、从测点的运行数据。
[0028]可以理解的是，本专利技术中可以首先在火电机组中设置多个测点。具体来说，测点是指能够采集到火电机组运行数据的点。该测点既可以是火电机组中各个装置的运行数据，如机组负荷、负荷率等数据；也可以是设置于火电机组主要设备上的采集设备，如传感器等设备采集到的环境参数，如火电机组运行环境的温度、湿度数据等。
[0029]优选地，主、从测点为设置于依次连接的锅炉设备、汽轮机设备、发电机设备和相关附属设备中。
[0030]本专利技术一实施例中，火电机组可以包括锅炉设备、汽轮机设备、发电机设备以及火电机组中各个不参与发电的相关附属设备中采集获得的运行数据。每个设备上，可以根据实际情况布置多个测点，多个测点既可以对同一设备中的同一数据进行多次采集，也可以对本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种火电机组发电数据异常值处理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，从所述火电机组的所有测点中选取一个主测点和多个从测点，并采集主、从测点的运行数据；步骤2，对所述主测点的运行数据和从测点的运行数据进行关联性分析，并建立最高关联的线性关系；步骤3，基于所述最高关联的线性关系生成所述主测点下从测点的运行数据阈值，并根据所述阈值剔除无效运行数据。2.根据权利要求1中所述的一种火电机组发电数据异常值处理方法，其特征在于：所述主、从测点为设置于依次连接的锅炉设备、汽轮机设备、发电机设备以及相关附属设备中。3.根据权利要求2中所述的一种火电机组发电数据异常值处理方法，其特征在于：获取衡量所述火电机组运行能力和发电能力的基础指标作为所述主测点；所述指标从电厂生产数据库中获取。4.根据权利要求3中所述的一种火电机组发电数据异常值处理方法，其特征在于：所述主测点为表征所述火电机组负荷的有功功率。5.根据权利要求4中所述的一种火电机组发电数据异常值处理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：所述从测点的选取方式为所述火电机组上设置的所有测点中选取与主测点具有关联因子的测点。6.根据权利要求5中所述的一种火电机组发电数据异常值处理方法，其特征在于：所述关联因子包括总给煤量、总给水量、给水温度。7.根据权利要求6中所述的一种火电机组发电数据异常值处理方法，其特征在于：所述步骤2中还包括：步骤2.1，对所述主测点的运行数据和每一从测点的运行数据进行关联运算，获得当前从测点与所述主测点的相关系数；步骤2.2，遍历所有从测点，比较所有从测点的相关系数并提取具有最大相关系数的从测点...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭峰，付兴，赵鑫，祝敬伟，顾舒，袁鹏程，周峰，张令，王晓波，巢丹，刘岚，程婧，
申请(专利权)人：国家能源集团江苏电力有限公司，
类型：发明
国别省市：