【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及火力发电设备安全监测，更具体地，涉及一种基于热力学和数据挖掘的电厂安全监测预警方法及系统。
技术介绍
1、现有的火电厂安全监测通常由现场运行人员直接监测，这需要运行人员时刻监测运行参数，并且异常事故仅靠现场运行人员进行判断，容易受到主观因素影响。依靠现有方法，现场运行人员难以及时准确地监测所有的异常事故，如异常事故未及时处理，容易引起设备故障，造成经济损失。通过可靠的电厂安全智能监测预警技术，实时监测电厂设备安全状态，及时发现设备异常并实现故障预警，这对电厂运行的安全性与经济性具有重大意义。
2、现有的监测预警方法主要分为基于机理模型的方法以及基于数据模型的方法。
3、基于机理模型的监测预警方法是：基于设备系统的运行机理建立精准的机理模型，通过比较机理模型的输出值与实际测量值之间的差异，来监测设备安全运行状态。基于机理模型的方法具有明确的物理意义，便于专业人员理解。但是机理模型通常是经过简化的理想模型，面对实际的复杂系统，机理模型不能完全表现设备的运行状况，取得的实际效果并不理想。
4、...
【技术保护点】
1.一种基于热力学和数据挖掘的电厂安全监测预警方法，其特征在于，包括离线训练阶段和在线监测阶段；
2.根据权利要求1所述的基于热力学和数据挖掘的电厂安全监测预警方法，其特征在于，所述数据模型包括自编码器以及岭回归模型，所述自编码器用于提取数据的深度特征，所述岭回归模型用于预测所述参数残差。
3.根据权利要求2所述的基于热力学和数据挖掘的电厂安全监测预警方法，其特征在于，所述自编码器包括三层网络结构，即输入层、隐藏层及输出层，所述输入层层数与所述输出层层数相同，同时与输入数据维度一致，所述隐藏层层数少于所述输入层层数；
4.根据权利要...
【技术特征摘要】
1.一种基于热力学和数据挖掘的电厂安全监测预警方法，其特征在于，包括离线训练阶段和在线监测阶段；
2.根据权利要求1所述的基于热力学和数据挖掘的电厂安全监测预警方法，其特征在于，所述数据模型包括自编码器以及岭回归模型，所述自编码器用于提取数据的深度特征，所述岭回归模型用于预测所述参数残差。
3.根据权利要求2所述的基于热力学和数据挖掘的电厂安全监测预警方法，其特征在于，所述自编码器包括三层网络结构，即输入层、隐藏层及输出层，所述输入层层数与所述输出层层数相同，同时与输入数据维度一致，所述隐藏层层数少于所述输入层层数；
4.根据权利要求2所述的基于热力学和数据挖掘的电厂安全监测预警方法，其特征在于，以所述参数残差为目标，以所述自编码器提取的深度特征矩阵在为输入，搭建岭回归模型，其中，为参数残差预测值，为岭回归模型参数，是岭回归模型权重与偏置的组合，分别为第1,2，…，n个岭回归模型参数，为岭回归模型初始参数，...
【专利技术属性】
技术研发人员：邓燕清，蒙泽森，杨加瑶，赖勇能，吴杨辉，晏涛，
申请(专利权)人：江西江投能源技术研究有限公司，
类型：发明
国别省市：
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