【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及生产管理技术，尤其涉及一种基于国产分散控制系统的电厂生产管理方法及系统。
技术介绍
1、电厂生产管理是电力系统运行的重要环节，直接影响电厂的安全、经济和高效运转。传统的电厂生产管理方式主要依赖于人工经验和集中式控制系统，存在着管理效率低、控制精度不高、系统可靠性差等策略。为了适应现代电力系统的发展需求，亟需一种先进的电厂生产管理技术。
2、近年来，分散控制系统(dcs)在工业自动化领域得到了广泛应用。dcs采用分布式结构和数字通信技术，具有控制精度高、系统灵活性好、可靠性高等优点。我国自主研发的国产dcs系统近年来取得了长足进步，在可靠性、性能和功能等方面已经接近或达到国外同类产品的水平。国产dcs系统具有价格优势和本地化服务优势，更加适合国内电厂的实际需求。但是，如何将国产dcs系统与电厂生产管理进行有效集成，实现电厂运行的智能化、精细化和高效化管理，仍然是一个亟待解决的策略。
3、鉴于此，本专利技术提出了一种基于国产分散控制系统的电厂生产管理方法，旨在充分发挥国产dcs系统的技术优势，提高电厂生产管理的效率和水平。本专利技术引入了先进的管理理念和优化算法，将电厂生产过程中的设备监控、参数优化、故障诊断等环节进行了系统集成和统一管理，实现了电厂生产运行的实时监测、智能决策和快速响应。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供一种基于国产分散控制系统的电厂生产管理方法及系统，能够解决现有技术中的策略。
2、本专利技术实施例的第一方面，
3、提供一种基于国产分散控制系统的电厂生产管理方法，包括：
4、通过预先构建的国产分散控制系统采集电厂设备的历史生产数据并进行预处理，将预处理后的历史生产数据划分为不同的工况模式并形成生产场景库，在实时生产过程中，动态截取最新的生产数据并提取其关键特征，利用预先训练的工况判别模型实时判别当前所处的生产工况，得到生产工况识别结果；
5、基于生产工况识别结果和预先构建的电厂工艺知识库构建相应的生产调度优化模型，通过求解生产调度优化模型，生成初始调度策略，并采用强化学习算法迭代优化生产调度策略，得到目标调度策略；
6、将目标调度策略转化为设备层面的控制指令，通过工业通讯协议由工业互联网平台下发至国产分散控制系统的控制器，由控制器根据指令自动调整设备的运行状态和参数，同时通过人机交互界面实时展示调度方案执行进展和设备响应情况，并允许调度员通过界面手动干预和修正调度指令。
7、在一种可选的实施例中，
8、利用预先训练的工况判别模型实时判别当前所处的生产工况，得到生产工况识别结果包括：
9、将电厂生产系统抽象为一个异构图网络，其中，节点表示设备，边表示设备间的逻辑连接和物料流动；
10、对于每个设备节点，收集其实时采集的多源异构数据以及静态属性数据，采用属性编码器对节点属性数据进行特征提取和编码，得到设备节点的低维属性嵌入向量；
11、对于每条连接设备的边，收集电厂设备交互信息，采用边编码器对边的交互数据进行特征提取和编码，得到设备交互信息的低维嵌入向量；
12、将设备节点的低维属性嵌入向量和设备交互信息的低维嵌入向量输入预先训练的图神经网络模型，得到设备节点的更新状态嵌入向量；
13、将设备节点的更新状态嵌入向量作为工况判别模型的输入特征，生成生产状态图的嵌入表示，通过对生产状态图的嵌入表示进行聚类分析和异常检测，结合场景的先验知识和预先构建的异常判别规则，得到最终的生产工况识别结果。
14、在一种可选的实施例中，
15、训练图神经网络模型包括：
16、根据实时采集的多源异构数据，引入自适应学习率，动态更新节点属性编码器和边编码器的参数，计算公式如下：
17、
18、其中，ω(t)表示更新后的模型参数，ω(t-1)表示更新前的模型参数，t表示当前时刻，η(t)表示t时刻的自适应学习率，m(t)表示t时刻的一阶动量项，v(t)表示t时刻的二阶动量项，ε表示参数更新的平滑项，λ表示正则化系数，r(·)表示模型参数正则化项。
19、在一种可选的实施例中，
20、基于生产工况识别结果和预先构建的电厂工艺知识库构建相应的生产调度优化模型，通过求解生产调度优化模型，生成初始调度策略包括：
21、根据电厂生产运行的历史数据构建电厂工艺知识库，所述电厂工艺知识库中包括电厂生产运行的经验规则和优化策略，基于电厂工艺知识库构建生产调度优化模型；
22、利用电厂工艺知识库中的经验规则和优化策略，采用策略搜索算法求解生产调度优化模型，生成第一调度方案作为搜索起点，并定义邻域结构和移动操作生成候选调度方案，根据预先确定的接受准则决定是否接受候选调度方案，重复执行策略搜索算法直到到达预设的终止条件，最终输出目标调度方案；
23、利用敏感性分析和参数优化方法对目标调度方案进行调整，将调整后的调度方案重新代入生产调度优化模型，生成最终的电厂生产调度的初始调度策略。
24、在一种可选的实施例中，
25、采用策略搜索算法求解生产调度优化模型包括：
26、将电厂生产调度策略分解为机组组合子策略和负荷分配子策略，并根据机组特征和负荷特性对各子策略的搜索空间进行划分，得到多个独立的子空间；
27、在机组组合子策略的每个子空间内，通过局部搜索算法搜索最优机组组合方案，并将各子空间的最优方案进行比较，选择最优解作为机组组合子策略的目标策略；
28、在负荷分配子策略的每个子空间内，通过局部搜索算法搜索最优负荷分配方案，并将各子空间的最优方案进行比较，选择最优解作为负荷分配子策略的目标策略；
29、引入主策略对机组组合子策略和负荷分配子策略的目标策略进行协调，根据各子策略的目标策略评估当前策略的质量，并将评估信息反馈给主策略，主策略根据反馈信息调整优化方向和约束条件，生成新的策略协调信息；
30、建立子策略间的信息交互机制，机组组合子策略将机组组合方案传递给负荷分配子策略，负荷分配子策略在机组组合方案的基础上优化负荷分配并将结果反馈给机组组合子策略；
31、结合主策略生成的策略协调信息和子策略间的信息交互构建协同优化子策略的数学模型，采用分布式优化算法进行求解，得到生产调度优化模型的最优解。
32、在一种可选的实施例中，
33、采用强化学习算法迭代优化生产调度策略，得到目标调度策略包括：
34、根据电厂生产调度策略中的连续控制变量，构建状态空间和动作空间，状态空间包括设备负荷和参数变量，动作空间为连续的控制指令；
35、引入策略生成网络和策略评估网络，通过与环境交互收集样本数据，存储到经验回放池中，从所述经验回放池中随机抽取一批样本，利用策略评估网络计算当前估计值与目标值，并基于时序差分误差更新策略评估网络的参数，得到更本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于国产分散控制系统的电厂生产管理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用预先训练的工况判别模型实时判别当前所处的生产工况，得到生产工况识别结果包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，训练图神经网络模型包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于生产工况识别结果和预先构建的电厂工艺知识库构建相应的生产调度优化模型，通过求解生产调度优化模型，生成初始调度策略包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，采用策略搜索算法求解生产调度优化模型包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用强化学习算法迭代优化生产调度策略，得到目标调度策略包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，利用策略评估网络计算当前估计值与目标值，并基于时序差分误差更新策略评估网络的参数，得到更新后的策略评估网络包括：
8.一种基于国产分散控制系统的电厂生产管理系统，用于实现前述权利要求1-7中任一项所述的方法，其特征在于，包括：
9.一种电子
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令被处理器执行时实现权利要求1至7中任意一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于国产分散控制系统的电厂生产管理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用预先训练的工况判别模型实时判别当前所处的生产工况，得到生产工况识别结果包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，训练图神经网络模型包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于生产工况识别结果和预先构建的电厂工艺知识库构建相应的生产调度优化模型，通过求解生产调度优化模型，生成初始调度策略包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，采用策略搜索算法求解生产调度优化模型包括：
6.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：张旭，江孔荣，梁振成，董耀雷，郭宇，陈宇华，解文超，吴国华，
申请(专利权)人：广西广投北海发电有限公司，
类型：发明
国别省市：
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