一种基于辅助量测信息的精馏塔单吨能耗估计方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于辅助量测信息的精馏塔单吨能耗估计方法及系统，该方法包括以下步骤：S1、构建精馏塔单吨能耗状态空间模型，利用贝叶斯状态估计计算引入再沸器热负荷数据和辅助测量数据的贝叶斯后验分布；S2、求解最优的精馏塔单吨能耗预测分布；S3、对修正后的精馏塔单吨能耗的均值和方差的预测值进行更新；S4、更新模态概率；S5、将更新的均值和方差以及模态概率进行融合，得到最终的贝叶斯估计值，即待估计的精馏塔单吨能耗的均值和方差。本发明专利技术基于基于辅助量测信息的精馏塔单吨能耗估计方法借助于高质量的辅助测量数据，从贝叶斯状态估计的角度，充分利用更有价值的辅助测量分布，大幅提升精馏塔单吨能耗估计的精度。度。度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于辅助量测信息的精馏塔单吨能耗估计方法及系统


[0001]本专利技术涉及系统工程信号处理
，特别涉及一种基于辅助量测信息的精馏塔单吨能耗估计方法及系统。

技术介绍

[0002]石化行业中的精馏塔是生产国家战略性物资不可替代的重大耗能设备，实现重大耗能设备的节能是实现制造业节能减排的关键。而精馏塔单吨能耗只能在生产过程结束后获得，难以在线检测，因此如何在现有检测信息的基础上，通过状态估计手段对精馏塔单吨能耗进行估计尤显重要。现有状态估计方法多样，从贝叶斯状态估计，到卡尔曼状态估计，再到有限脉冲状态估计，涌现了出了许多优异的成果，并且在各行各业都发挥出了让人无法忽视的作用。
[0003]近年来，为了获得更精确的精馏塔单吨能耗估计值，各种融合策略被相继提出，其中track to track方法利用相关性将不同精馏塔单吨能耗估计器的估计值进行融合，广泛应用于融合领域。后来，各种延伸的融合估计方法被陆续提出。虽然所提的各种融合策略可以借助于额外的信息，提升能耗估计的精度，但其本质是对估计结果的折衷与加权，即额外信息的利用并没有改变单吨能耗估计器的本质结构，从而导致单吨能耗估计的精度较低。

技术实现思路

[0004]本专利技术要解决的技术问题是提供一种借助辅助测量数据、提高精馏塔单吨能耗估计精度的基于辅助量测信息的精馏塔单吨能耗估计方法及系统。
[0005]为了解决上述问题，本专利技术提供了一种基于辅助量测信息的精馏塔单吨能耗估计方法，其包括以下步骤：
[0006]S1、构建精馏塔单吨能耗状态空间模型，基于构建的精馏塔单吨能耗状态空间模型，利用贝叶斯状态估计计算引入再沸器热负荷数据和辅助测量数据的贝叶斯后验分布；
[0007]S2、利用相似性度量，计算引入再沸器热负荷数据和辅助测量数据的贝叶斯后验分布和理想的贝叶斯后验分布之间的客观相似度，并以客观相似度最大为目标，求解最优的精馏塔单吨能耗预测分布；
[0008]S3、对精馏塔单吨能耗的均值和方差进行混合交互，计算混合交互后精馏塔单吨能耗的均值和方差的预测值，并对预测值进行修正，并对修正后的精馏塔单吨能耗的均值和方差的预测值进行更新；
[0009]S4、利用贝叶斯公式计算模态的后验分布以更新模态概率；
[0010]S5、将更新的均值和方差以及模态概率进行融合，得到最终的贝叶斯估计值，即待估计的精馏塔单吨能耗的均值和方差。
[0011]作为本专利技术的进一步改进，采用交互式多模型方法、n阶广义伪贝叶斯算法或变结构多模型算法求解精馏塔单吨能耗的均值和方差的混合交互。
[0012]作为本专利技术的进一步改进，所述客观相似度为距离测度、相似测度或匹配测度。
[0013]作为本专利技术的进一步改进，步骤S1中，构建的精馏塔单吨能耗状态空间模型如下：
[0014]x
k
＝F(r
k
)x
k
‑1+G(r
k
)w
k
,
[0015][0016][0017]式中，为精馏塔单吨能耗变量，和分别代表再沸器热负荷数据和辅助测量数据，定义和分别表示再沸器热负荷序列集合和辅助测量序列集合，r
k
表示在有限空间M＝{1,2,
…
,M}中取值的离散齐次马尔可夫链，对于任意i,j∈M转移概率定义为F(r
k
),G(r
k
)和H(r
k
)表示r
k
相关的模型矩阵，噪声项w
k
～N(w
k
；0,Q
k
)，和为独立同分布的高斯噪声，Q
k
为过程噪声方差，和分别分为再沸器热负荷噪声方差和辅助测量方差，假设初始分布为其中表示均值为方差为P的高斯分布，为了符号简化，定义为r
k
的第j个模态，以及
[0018]作为本专利技术的进一步改进，利用贝叶斯状态估计计算包含再沸器热负荷数据和辅助测量数据的贝叶斯后验分布，如下：
[0019][0020]式中表示再沸器热负荷序列和辅助测量序列总集合。
[0021]作为本专利技术的进一步改进，步骤S2中，理想的贝叶斯后验分布如下：
[0022][0023]其中为似然分布，为精馏塔单吨能耗的预测分布；
[0024]引入再沸器热负荷数据和辅助测量数据的贝叶斯后验分布如下：
[0025][0026]其中定义为引入辅助数据后的似然分布，为引入辅助数据后需要优化求解的精馏塔单吨能耗的预测分布；
[0027]利用相似性度量，计算引入再沸器热负荷数据和辅助测量数据的贝叶斯后验分布和理想的贝叶斯后验分布之间的客观相似度，如下：
[0028][0029]并以客观相似度最大为目标，求解最优的精馏塔单吨能耗预测分布如下：
[0030][0031]其中exp(
·
)代表指数函数，E
f(
·
)
[g(
·
)]表示计算g(
·
)分布关于f(
·
)分布的期
望。
[0032]作为本专利技术的进一步改进，步骤S3包括：
[0033]S31、求取精馏塔单吨能耗的均值和方差的混合交互：
[0034][0035][0036]式中符号(
…
)表示与前一项相同的项，π
ij
代表从k
‑
1时刻模态i到k时刻模态j的转移概率，为k
‑
1时刻第i个模态的概率，为模态j的预测概率，为k
‑
1时刻第i个模态下精馏塔单吨能耗的均值，为混合交互后j模态下的混合精馏塔单吨能耗均值，为k
‑
1时刻第i个模态下精馏塔单吨能耗的方差，为混合交互后j模态下的混合精馏塔单吨能耗方差；
[0037]S32、根据预测步公式，计算精馏塔单吨能耗的均值和方差的预测值：
[0038][0039][0040]S33、根据求解的最优精馏塔单吨能耗预测分布，对上述预测值进行修正：
[0041][0042][0043]其中为利用辅助测量数据获得的估计值，
[0044]S34、利用如下公式对修正后的精馏塔单吨能耗预测值进行更新：
[0045][0046][0047]其中
[0048]作为本专利技术的进一步改进，步骤S4包括：
[0049]利用贝叶斯公式计算模态的贝叶斯后验分布：
[0050][0051]其中
[0052]作为本专利技术的进一步改进，在步骤S5中，最终估计的精馏塔单吨能耗的均值和方差如下：
[0053][0054][0055]其中为最终估计的精馏塔单吨能耗均值，P
k
表示最终估计的精馏塔单吨能耗方差。
[0056]本专利技术还提供了一种基于辅助量测信息的精馏塔单吨能耗估计系统，其包括：
[0057]模型构建模块，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于辅助量测信息的精馏塔单吨能耗估计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建精馏塔单吨能耗状态空间模型，基于构建的精馏塔单吨能耗状态空间模型，利用贝叶斯状态估计计算引入再沸器热负荷数据和辅助测量数据的贝叶斯后验分布；S2、利用相似性度量，计算引入再沸器热负荷数据和辅助测量数据的贝叶斯后验分布和理想的贝叶斯后验分布之间的客观相似度，并以客观相似度最大为目标，求解最优的精馏塔单吨能耗预测分布；S3、对精馏塔单吨能耗的均值和方差进行混合交互，计算混合交互后精馏塔单吨能耗的均值和方差的预测值，并对预测值进行修正，并对修正后的精馏塔单吨能耗的均值和方差的预测值进行更新；S4、利用贝叶斯公式计算模态的后验分布以更新模态概率；S5、将更新的均值和方差以及模态概率进行融合，得到最终的贝叶斯估计值，即待估计的精馏塔单吨能耗的均值和方差。2.如权利要求1所述的基于辅助量测信息的精馏塔单吨能耗估计方法，其特征在于，采用交互式多模型方法、n阶广义伪贝叶斯算法或变结构多模型算法求解精馏塔单吨能耗的均值和方差的混合交互。3.如权利要求1所述的基于辅助量测信息的精馏塔单吨能耗估计方法，其特征在于，所述客观相似度为距离测度、相似测度或匹配测度。4.如权利要求1所述的基于辅助量测信息的精馏塔单吨能耗估计方法，其特征在于，步骤S1中，构建的精馏塔单吨能耗状态空间模型如下：x
k
＝F(r
k
)x
k
‑1+G(r
k
)w
k
,,式中，为精馏塔单吨能耗变量，和分别代表再沸器热负荷数据和辅助测量数据，定义和分别表示再沸器热负荷序列集合和辅助测量序列集合，r
k
表示在有限空间M＝{1,2,
…
,M}中取值的离散齐次马尔可夫链，对于任意i,j∈M转移概率定义为F(r
k
),G(r
k
)和H(r
k
)表示r
k
相关的模型矩阵，噪声项w
k
～N(w
k
；0,Q
k
)，和为独立同分布的高斯噪声，Q
k
为过程噪声方差，和分别分为再沸器热负荷噪声方差和辅助测量方差，假设初始分布为其中表示均值为方差为P的高斯分布，为了符号简化，定义为r
k
的第j个模态，以及5.如权利要求4所述的基于辅助量测信息的精馏塔单吨能耗估计方法，其特征在于，利用贝叶斯状态估计计算包含再沸器热负荷数据和辅助测量数据的贝叶斯后验分布，如下：式中表示再沸器热负荷序列和辅助测量序列总集合。6.如权利要求5所述的基于辅助量测信息的精馏塔单吨能耗估计方法，其特征在于，步
骤S2中，理想的贝叶斯后验分布如下：其中为似然分布，为精馏塔单吨能耗的预测分布；引入再沸器热负荷数据和辅助测量数据的贝叶斯后验分布如下：其中定义为引入辅助数据后的似然分布，为引入辅助数据后需要优化求解的精馏塔单吨能耗的预测分布；利用相似性度量，计算引入再沸器热负荷数据和辅助测量数据的贝叶...

【专利技术属性】
技术研发人员：栾小丽，高爽，赵顺毅，倪雨青，刘飞，
申请(专利权)人：江南大学，
类型：发明
国别省市：