【技术实现步骤摘要】
本申请涉及燃煤机组，具体涉及一种用于燃煤机组状态评估的智能监盘方法及系统。
技术介绍
1、燃煤机组作为电力供应的主力，对电能供应和电网的调度运行起着十分重要的作用。而燃煤机组又是一个强耦合、多变量、非线性的复杂系统，不同部件之间相互耦合，难以对其进行精确建模。
2、传统的燃煤机组状态评估方法一般采用经验和规则打分制的方式进行评估，主要存在以下几个缺点：
3、误报问题：由于传统方法主要依赖于专家的经验和规则，很容易出现误报问题。这是因为专家的经验有限，可能无法覆盖所有的故障情况，或者在评估过程中存在主观判断的偏差。误报会导致不必要的维修和停机，增加了维护成本和生产损失。
4、工作量巨大：传统方法需要对每个燃煤机组逐一进行检查和评估，这需要投入大量的人力和时间，特别是对于大型电厂来说，机组数量众多，工作量非常巨大。而且，由于人为因素的存在，评估结果的准确性也无法得到保证。
5、难以满足实时性要求：传统方法一般是周期性地进行评估，无法满足对机组状态的实时监测和判断需求。如果在评估周期内发生故障，可能无法及时发现和处理，从而延误了故障的排查和修复时间，影响机组的正常运行。
6、同时，随着燃煤机组运行时间的不断增加，燃煤机组运行状态也将从正常状态逐渐向故障状态发展，通过状态评估可以更好地监测燃煤机组的劣化过程，更好的对燃煤机组的健康状态进行评估。
技术实现思路
1、为此，本申请提供一种用于燃煤机组状态评估的智能监盘方法及系统，以解决
2、为了实现上述目的，本申请提供如下技术方案：
3、第一方面，一种用于燃煤机组状态评估的智能监盘方法，包括：
4、步骤1：获取与燃煤机组运行状态相关的历史数据和实时数据；
5、步骤2：将所述历史数据和实时数据进行数据预处理；
6、步骤3：采用经验和规则打分制的状态评估方法对预处理后的所述历史数据和实时数据进行状态评估，得到第一评估结果；
7、步骤4：采用通过pso算法优化后的anfis评估算法对预处理后的所述历史数据和实时数据进行精确全面的状态评估，得到第二评估结果；
8、步骤5：综合所述第一评估结果和所述第二评估结果，得到综合评估结果；
9、步骤6：将所述综合评估结果发送至显示界面进行显示。
10、作为优选，所述步骤1中，所述与燃煤机组运行状态相关的历史数据和实时数据是通过燃煤电厂sis系统获取的。
11、作为优选，所述步骤1中，所述与燃煤机组运行状态相关的历史数据和实时数据包括锅炉燃烧系统的历史数据和实时数据以及汽水系统的历史数据和实时数据。
12、作为优选，所述步骤2中，所述数据预处理包括数据清洗和特征参数选取。
13、作为优选，所述数据清洗包括噪声处理、缺失值补充和异常值清除。
14、第二方面，一种用于燃煤机组状态评估的智能监盘系统，包括：
15、监盘系统数据采集模块，用于获取与燃煤机组运行状态相关的历史数据和实时数据；
16、监盘系统数据处理模块，用于将所述历史数据和实时数据进行数据预处理；
17、监盘系统核心算法评估模块，用于采用经验和规则打分制的状态评估方法对预处理后的所述历史数据和实时数据进行状态评估，得到第一评估结果；采用通过pso算法优化后的anfis评估算法对预处理后的所述历史数据和实时数据进行精确全面的状态评估，得到第二评估结果；综合所述第一评估结果和所述第二评估结果，得到综合评估结果；
18、监盘系统评估展示模块，用于将所述综合评估结果发送至显示界面进行显示。
19、作为优选，所述监盘系统数据采集模块包括hd采集单元和rtd采集单元；
20、所述hd采集单元，用于获取与燃煤机组运行状态相关的历史数据；
21、所述rtd采集单元，用于获取与燃煤机组运行状态相关的实时数据。
22、作为优选，所述监盘系统数据处理模块包括数据清洗单元和特征参数选取单元；
23、所述数据清洗单元，用于对所述历史数据和实时数据进行噪声处理、缺失值补充和异常值清除；
24、所述特征参数选取单元，用于选取所述历史数据和实时数据中的关键特征。
25、作为优选，所述监盘系统核心算法评估模块包括经验状态评估单元和机器学习状态评估单元；
26、所述经验状态评估单元，用于采用经验和规则打分制的状态评估方法对预处理后的所述历史数据和实时数据进行状态评估，得到第一评估结果；
27、所述机器学习状态评估单元，用于采用通过pso算法优化后的anfis评估算法对预处理后的所述历史数据和实时数据进行精确全面的状态评估，得到第二评估结果。
28、作为优选，所述机器学习状态评估单元包括pso优化单元和anfis评估单元；
29、所述pso优化单元，用于采用pso算法对anfis评估算法进行优化；
30、所述anfis评估单元，用于采用通过pso算法优化后的anfis评估算法对预处理后的所述历史数据和实时数据进行精确全面的状态评估，得到第二评估结果。
31、相比现有技术，本申请至少具有以下有益效果：
32、本申请提供了一种用于燃煤机组状态评估的智能监盘方法及系统，通过获取与燃煤机组运行状态相关的历史数据和实时数据；将历史数据和实时数据进行数据预处理；采用经验和规则打分制的状态评估方法对预处理后的历史数据和实时数据进行状态评估，得到第一评估结果；采用通过pso算法优化后的anfis评估算法对预处理后的历史数据和实时数据进行精确全面的状态评估，得到第二评估结果；综合第一评估结果和第二评估结果，得到综合评估结果；将综合评估结果发送至显示界面进行显示。本申请在在传统状态评估基础上采用机器学习算法对燃煤机组的运行状态进行实时全面评估，不仅可以准确掌握燃煤机组的运行状态，还可以实现燃煤机组全方位智能监控。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种用于燃煤机组状态评估的智能监盘方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的用于燃煤机组状态评估的智能监盘方法，其特征在于，所述步骤1中，所述与燃煤机组运行状态相关的历史数据和实时数据是通过燃煤电厂SIS系统获取的。
3.根据权利要求1所述的用于燃煤机组状态评估的智能监盘方法，其特征在于，所述步骤1中，所述与燃煤机组运行状态相关的历史数据和实时数据包括锅炉燃烧系统的历史数据和实时数据以及汽水系统的历史数据和实时数据。
4.根据权利要求1所述的用于燃煤机组状态评估的智能监盘方法，其特征在于，所述步骤2中，所述数据预处理包括数据清洗和特征参数选取。
5.根据权利要求4所述的用于燃煤机组状态评估的智能监盘方法，其特征在于，所述数据清洗包括噪声处理、缺失值补充和异常值清除。
6.一种用于燃煤机组状态评估的智能监盘系统，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的用于燃煤机组状态评估的智能监盘系统，其特征在于，所述监盘系统数据采集模块包括HD采集单元和RTD采集单元；
8.根据权利要求6所述的用
9.根据权利要求6所述的用于燃煤机组状态评估的智能监盘系统，其特征在于，所述监盘系统核心算法评估模块包括经验状态评估单元和机器学习状态评估单元；
10.根据权利要求9所述的用于燃煤机组状态评估的智能监盘系统，其特征在于，所述机器学习状态评估单元包括PSO优化单元和ANFIS评估单元；
...【技术特征摘要】
1.一种用于燃煤机组状态评估的智能监盘方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的用于燃煤机组状态评估的智能监盘方法，其特征在于，所述步骤1中，所述与燃煤机组运行状态相关的历史数据和实时数据是通过燃煤电厂sis系统获取的。
3.根据权利要求1所述的用于燃煤机组状态评估的智能监盘方法，其特征在于，所述步骤1中，所述与燃煤机组运行状态相关的历史数据和实时数据包括锅炉燃烧系统的历史数据和实时数据以及汽水系统的历史数据和实时数据。
4.根据权利要求1所述的用于燃煤机组状态评估的智能监盘方法，其特征在于，所述步骤2中，所述数据预处理包括数据清洗和特征参数选取。
5.根据权利要求4所述的用于燃煤机组状态评估的智能监盘方法，其特征在于，所述数据清洗包括噪声处...
【专利技术属性】
技术研发人员：顾祥云，靳楠，张明，杨洋，赵希亮，陈清亮，张立振，姜宝久，
申请(专利权)人：大唐黄岛发电有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。