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【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电厂控制系统,尤其涉及基于人工智能的火电厂dcs性能分析与优化系统。
技术介绍
1、在现代火电厂的运行管理中,分散控制系统(dcs)扮演着至关重要的角色。然而,传统的dcs系统在处理大量实时数据、识别不稳定因素和精度偏差、优化控制策略等方面存在一定的局限性。传统的dcs系统面临以下问题:
2、传统dcs系统在识别过程控制中的不稳定因素和精度偏差方面存在一定的困难,缺乏智能化的分析方法和算法,无法及时准确地发现和解决问题;传统dcs系统的控制策略优化可能受到约束条件、参数调整不灵活等因素的影响,难以实现对控制策略的动态调整和优化,影响了系统的稳定性和精度,传统dcs系统中常用的优化算法存在搜索效率不高、局部最优解问题等方面的限制,影响了优化结果的可靠性和系统性能的提升。
技术实现思路
1、基于上述目的,本专利技术提供了基于人工智能的火电厂dcs性能分析与优化系统。
2、基于人工智能的火电厂dcs性能分析与优化系统,包括:
3、数据采集模块:实时采集火电厂各控制点的操作数据,包括温度、压力、流速、电力输出参数;
4、数据预处理模块:对采集的数据进行清洗、标准化处理,以滤除噪声和异常值;
5、智能分析模块:应用时滞动态建模方法,对预处理后的数据进行深入分析,自动识别过程控制中的不稳定因素和精度偏差,通过遗传算法优化对控制策略进行动态调整和优化,以提升过程控制的稳定性和精度;
6、执行与反馈模块:将优化后
7、进一步的,所述数据采集模块包括多个传感器,分布于火电厂的各控制点,用于实时监测和记录温度、压力、流速和电力输出参数,具体包括:
8、温度传感器:分布于锅炉内部、汽轮机出口、冷凝器和热交换设备上;
9、压力传感器:安装在锅炉内、供水管路、蒸汽管路以及汽轮机的进出口处;
10、流速传感器:安置在水蒸气流主路径,包括给水管道和主蒸汽管道以及冷却水系统;
11、电力输出传感器:位于发电机出口处,用于监测电力的输出参数,包括电压、电流和频率;
12、振动传感器:安装在汽轮机、发电机和大型泵上;
13、排放监测传感器:安装在烟气排放系统中,用于监测so2、nox气体的排放量。
14、进一步的,所述数据预处理模块采用滑动窗口技术,对采集的数据流进行实时处理,每个窗口内的数据被视为一个数据段,用于后续的处理和分析,使用移动平均滤波器技术,对窗口内的数据进行平滑处理,消除由传感器测量误差引起的噪声,所述标准化处理包括将不同传感器采集的数据统一到相同的量纲和范围内,标准化处理使用最小-最大标准化方法。
15、进一步的,所述时滞动态建模方法用于对各控制点的操作数据进行建模,考虑时滞因素对稳定性和精度的影响,具体采用离散时间延迟模型,将输入和输出之间的关系建模为带有时滞的动态系统;
16、基于最小二乘法的参数估计算法,通过拟合模型和实际数据,估计时滞动态模型的参数,包括时滞参数和动态系统的状态空间参数;
17、利用估计的时滞动态模型,对实际数据进行预测,并与实际数据进行比较,检测异常点和不规律变化,以自动识别不稳定因素和精度偏差;
18、结合模型预测结果和实际数据的差异,使用异常检测算法识别不稳定因素和精度偏差,并提供优化建议或控制策略。
19、进一步的,所述离散时间延迟模型表示为:
20、y(t)=f(y(t-1),y(t-2),...,y(t-d),u(t-1),u(t-2),...,u(t-d),θ),其中,y(t)是系统的输出,u(t)是系统的输入,θ是系统的参数,d是时滞的长度,y(t)表示为火电厂各控制点的操作数据,u(t)表示为控制信号,θ是需要估计的离散时间延迟的参数。
21、进一步的,所述基于最小二乘法的参数估计算法用来估计离散时间延迟模型中的参数,设有n组观测数据(yi,ui),对应的预测值为则最小二乘法的目标是最小化残差平方和:
22、其中:
23、通过求解最小化问题,得到参数θ的估计值。
24、进一步的,所述通过遗传算法优化对控制策略进行动态调整和优化具体包括:
25、初始化种群:采用智能初始化方法生成初始种群,在生成初始种群时,考虑约束条件的引入,确保控制策略个体的可行性和合理性;
26、编码设计:设计专用染色体编码方案,以适应火电厂控制策略,将染色体划分为多个区域,每个区域对应一个控制参数,同时考虑时滞特性的编码方式,使得编码更加符合实际控制需求;
27、适应度评估:对种群中的个体进行适应度评估时,考虑约束条件的引入,确保适应度评估不仅考虑优化目标的优良性,还要考虑个体是否满足约束条件;
28、选择操作:根据适应度值进行选择操作,保证所选择的个体符合约束条件;
29、交叉操作:对选择出的个体进行交叉操作时,考虑专用编码方案的特殊性,确保交叉操作产生的新个体也符合约束条件;
30、变异操作:对交叉后的个体进行变异操作时,同样需要考虑约束条件的限制,确保变异后的个体仍然是可行解;
31、替换操作:用新生成的个体替换父代种群中的个体,形成新的种群;
32、迭代优化:重复编码设计至替换操作,直到达到设定的停止条件。
33、进一步的,所述智能初始化方法生成初始种群包括:设种群大小为n,染色体长度为l,控制参数范围为[a,b],每个个体i的染色体表示为
34、xi=[xi1,xi2,...,xil],其中,xij是第i个个体的第j个基因,满足a≤xij≤b;
35、所述专用染色体编码方案为实数编码,对于时滞动态参数优化,采用实数编码表示控制参数值;
36、所述适应度评估还包括根据时滞动态建模的分析结果,定义适应度函数f(x),考虑约束条件g(x),将适应度函数定义为:
37、f(x)=目标函数-λ·约束函数,其中λ是约束权重,表示为:f(x)=目标函数-λ·|约束函数|。
38、进一步的,所述选择操作计算每个个体的选择概率pi,选择概率计算公式为:
39、
40、所述交叉操作公式为:
41、xnew=α·xparent1+(1-α)·xparent2,其中,α是交叉参数,取值为[0,1];
42、所述变异操作公式为:
43、xmutated=xold+β·(xmax-xmin),其中,β是变异参数,取值为[-1,1],xmax和xmin分别是控制参数的最大值和最小值。
44、进一步的,所述遗传算法还包括自适应参数调整算法,具体包括:
45、交叉概率调整:根据实时反馈信息,通过自适应算法动态调整交叉概率,交叉概率本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于人工智能的火电厂DCS性能分析与优化系统,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的火电厂DCS性能分析与优化系统,其特征在于,所述数据采集模块包括多个传感器,分布于火电厂的各控制点,用于实时监测和记录温度、压力、流速和电力输出参数,具体包括:
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的火电厂DCS性能分析与优化系统,其特征在于,所述数据预处理模块采用滑动窗口技术,对采集的数据流进行实时处理,每个窗口内的数据被视为一个数据段,用于后续的处理和分析,使用移动平均滤波器技术,对窗口内的数据进行平滑处理,消除由传感器测量误差引起的噪声,所述标准化处理包括将不同传感器采集的数据统一到相同的量纲和范围内,标准化处理使用最小-最大标准化方法。
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的火电厂DCS性能分析与优化系统,其特征在于,所述时滞动态建模方法用于对各控制点的操作数据进行建模,考虑时滞因素对稳定性和精度的影响,具体采用离散时间延迟模型,将输入和输出之间的关系建模为带有时滞的动态系统;
5.根据权利要求4所述的基于人工智能的火
6.根据权利要求5所述的基于人工智能的火电厂DCS性能分析与优化系统,其特征在于,所述基于最小二乘法的参数估计算法用来估计离散时间延迟模型中的参数,设有N组观测数据(yi,ui),对应的预测值为则最小二乘法的目标是最小化残差平方和:
7.根据权利要求1所述的基于人工智能的火电厂DCS性能分析与优化系统,其特征在于,所述通过遗传算法优化对控制策略进行动态调整和优化具体包括:
8.根据权利要求7所述的基于人工智能的火电厂DCS性能分析与优化系统,其特征在于,所述智能初始化方法生成初始种群包括:设种群大小为N,染色体长度为L,控制参数范围为[a,b],每个个体i的染色体表示为xi=[xi1,xi2,...,xiL],其中,xij是第i个个体的第j个基因,满足a≤xij≤b;
9.根据权利要求8所述的基于人工智能的火电厂DCS性能分析与优化系统,其特征在于,所述选择操作计算每个个体的选择概率Pi,选择概率计算公式为:
10.根据权利要求9所述的基于人工智能的火电厂DCS性能分析与优化系统,其特征在于,所述遗传算法还包括自适应参数调整算法,具体包括:
...【技术特征摘要】
1.基于人工智能的火电厂dcs性能分析与优化系统,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的火电厂dcs性能分析与优化系统,其特征在于,所述数据采集模块包括多个传感器,分布于火电厂的各控制点,用于实时监测和记录温度、压力、流速和电力输出参数,具体包括:
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的火电厂dcs性能分析与优化系统,其特征在于,所述数据预处理模块采用滑动窗口技术,对采集的数据流进行实时处理,每个窗口内的数据被视为一个数据段,用于后续的处理和分析,使用移动平均滤波器技术,对窗口内的数据进行平滑处理,消除由传感器测量误差引起的噪声,所述标准化处理包括将不同传感器采集的数据统一到相同的量纲和范围内,标准化处理使用最小-最大标准化方法。
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的火电厂dcs性能分析与优化系统,其特征在于,所述时滞动态建模方法用于对各控制点的操作数据进行建模,考虑时滞因素对稳定性和精度的影响,具体采用离散时间延迟模型,将输入和输出之间的关系建模为带有时滞的动态系统;
5.根据权利要求4所述的基于人工智能的火电厂dcs性能分析与优化系统,其特征在于,所述...
【专利技术属性】
技术研发人员:马晓宇,易洪波,蒋兴,李艳萍,万鹿,唐捷,孙天文,周恒,陈辉,戴加宾,徐四波,
申请(专利权)人:湖北能源集团鄂州发电有限公司,
类型:发明
国别省市:
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