【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及基于大数据孪生的电厂实时动态控制与运行管理系统。
技术介绍
1、电厂运行管理系统经历了多个阶段的技术进步，早期的电厂管理依赖于人工监控和基础自动化系统，这种模式无法有效应对复杂的环境变化和设备故障。在20世纪90年代，随着计算机技术的发展，电厂引入了先进的过程控制系统（dcs）和实时监控系统，通过自动化设备监测电厂运行状态，但这些系统仍主要依赖于单一的传感器数据和人工调整，无法实现对多变环境条件的适应性优化。
2、随着大数据、云计算及人工智能技术的兴起，电厂开始采用更加智能化的管理方案。基于大量历史数据和实时数据，电厂管理系统开始引入机器学习和优化算法，实现对电厂运行的智能预测与动态调整。此外，电厂的仿真模型和运行数据集成技术逐步成熟，使得对电厂运行的全局监控与智能调控成为可能。
3、因此，本专利技术提供基于大数据孪生的电厂实时动态控制与运行管理系统。
技术实现思路
1、本专利技术提供基于大数据孪生的电厂实时动态控制与运行管理系统，通过构建大数据孪生三维仿真模型，确定电厂的运行策略期望矩阵，根据实时运行数据、实时环境数据以及大数据孪生三维仿真模型确定电厂的实时运行向量，根据实时环境数据、实时运行向量以及期望运行矩阵确定电厂的实时动态控制策略，实现电厂的运行管理，并生成同步操作员运行指导动态报告以及指标优化报告，可以实现电厂运行的全局监控与智慧化管理，精准及时的调整控制策略，优化电厂在不同工况下的小指标运行效率，提高能源利用率、
2、本专利技术提供基于大数据孪生的电厂实时动态控制与运行管理系统，包括：
3、构建模块：获取电厂的空间及系统结构数据，获取电厂的全工况全物理过程数据，并构建大数据孪生三维仿真模型；
4、分析模块：获取电厂的历史运行数据以及历史环境数据，基于历史运行数据、历史环境数据以及大数据孪生三维仿真模型确定电厂的运行策略期望矩阵；
5、运行模块：实时采集电厂的实时运行数据以及实时环境数据，基于实时运行数据、实时环境数据以及大数据孪生三维仿真模型确定电厂的实时运行向量；
6、控制模块：基于电厂的实时环境数据、实时运行向量以及期望运行矩阵确定电厂的实时动态控制策略；
7、管理模块：基于电厂的实时动态控制策略实现电厂的运行管理，并生成同步操作员运行指导动态报告以及指标优化报告。
8、根据本专利技术提供的基于大数据孪生的电厂实时动态控制与运行管理系统，所述构建模块，包括：
9、空间结构单元：基于扫描设备获取电厂的空间结构数据，其中，空间结构数据包括电厂的三维布局数据以及设备数据，设备数据包括设备标识以及设备坐标；
10、电厂三维模型构建单元：对空间结构数据进行预处理，基于预处理后的空间结构数据中的三维布局数据构建电厂三维模型；
11、全工况全物理过程单元：全工况全物理过程数据包括多个运行工况下的物理过程子数据，其中，物理过程子数据包括多个设备的设备子数据；
12、大数据孪生过程模型构建单元：对全工况全物理过程数据进行预处理，基于预处理后的全工况全物理过程数据构建多个大数据孪生过程模型；
13、大数据孪生三维仿真模型构建单元：基于电厂三维模型以及所有大数据孪生过程模型构建电厂的大数据孪生三维仿真模型。
14、根据本专利技术提供的基于大数据孪生的电厂实时动态控制与运行管理系统，所述分析模块，包括：
15、第一获取单元：获取多个指定时间周期内的历史运行子数据，基于所有指定时间周期内的历史运行子数据以及所有历史运行子数据周期标签确定历史运行数据；
16、第二获取单元：获取多个指定时间周期内的历史环境数据，基于所有指定时间周期内的历史环境子数据以及所有历史环境子数据周期标签确定历史环境数据。
17、根据本专利技术提供的基于大数据孪生的电厂实时动态控制与运行管理系统，所述分析模块，还包括：
18、历史环境向量单元：对历史环境数据进行预处理，对预处理后的每个周期标签的历史环境子数据进行特征提取，确定每个周期标签的历史环境向量；
19、历史运行向量单元：对历史运行数据进行预处理，基于周期标签确定历史运行数据中每个历史运行子数据的历史环境向量，将预处理后的历史运行数据中的所有历史运行子数据以及对应的历史环境向量输入到大数据孪生三维仿真模型中，基于大数据孪生三维仿真模型的输出结果确定每个历史运行子数据在对应的历史环境向量下的历史运行向量；
20、初始簇中心单元：分析所有周期标签的历史环境向量的差异性确定聚类数a，随机选取a个周期标签的历史环境向量作为初始簇中心，并对a个历史环境向量进行初始标记；
21、第一更新簇中心单元：随机选取没有初始标记的任一历史环境向量，确定选取的历史环境向量和所有初始簇中心的相似性，将选取的历史环境向量分配给相似性最大的初始簇中心的簇族，基于选取的历史环境向量以及相似性最大的初始簇中心对应的历史环境向量确定更新簇中心，并对选取的历史环境向量进行分配标记；
22、第二更新簇中心单元：随机选取没有初始标记或没有分配标记的任一历史环境向量，确定选取的历史环境向量和所有簇的更新簇中心的相似性，将选取的历史环境向量分配给相似性最大的更新簇中心的簇族，基于选取的历史环境向量以及相似性最大的更新簇中心的簇族中的所有历史环境向量确定更新簇中心，并对选取的历史环境向量进行分配标记；
23、拟合环境向量单元：当所有历史环境向量都有初始标记或分配标记时，确定每个簇族为一个环境类别，并基于每个簇族的所有历史环境向量确定对应的环境类别的拟合环境向量；
24、簇运行数据单元：从历史运行数据中提取每个簇族的所有历史环境向量的周期标签对应的历史运行向量，确定每个簇族的簇运行数据；
25、第一期望运行向量单元：基于每个簇族的簇运行数据中的所有历史运行向量，确定每个簇族的期望运行向量；
26、运行策略期望矩阵单元：基于所有簇族的拟合环境向量、所有簇族的期望运行向量确定运行策略期望矩阵。
27、根据本专利技术提供的基于大数据孪生的电厂实时动态控制与运行管理系统，所述运行策略期望矩阵单元，包括：
28、；
29、其中，m表示运行策略期望矩阵，分别表示第1个簇族的第1个拟合环境特征、第j个拟合环境特征、第n2个拟合环境特征，分别表示第i个簇族的第1个拟合环境特征、第j个拟合环境特征、第n2个拟合环境特征，分别表示第n1个簇族的第1个拟合环境特征、第j个拟合环境特征、第n2个拟合环境特征，分别表示第1个簇族的第1个期望运行特征、第j个期望运行特征、第n3个期望运行特征，分别表示第1个簇族的第1个期望运行特征、第j个期望运行特征、第n3个期望运行特征，分别表示第n1个簇族的第1个期望运行特征、第j个期望运行特征、第n3个期望运行特征，n1表示簇本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于大数据孪生的电厂实时动态控制与运行管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据孪生的电厂实时动态控制与运行管理系统，其特征在于，所述构建模块，包括：
3.根据权利要求1所述的基于大数据孪生的电厂实时动态控制与运行管理系统，其特征在于，所述分析模块，包括：
4.根据权利要求3所述的基于大数据孪生的电厂实时动态控制与运行管理系统，其特征在于，所述分析模块，还包括：
5.根据权利要求4所述的基于大数据孪生的电厂实时动态控制与运行管理系统，其特征在于，所述运行策略期望矩阵单元，包括：
6.根据权利要求1所述的基于大数据孪生的电厂实时动态控制与运行管理系统，其特征在于，所述运行模块，包括：
7.根据权利要求6所述的基于大数据孪生的电厂实时动态控制与运行管理系统，其特征在于，所述控制模块，包括：
8.根据权利要求1所述的基于大数据孪生的电厂实时动态控制与运行管理系统，其特征在于，所述管理模块，包括：
【技术特征摘要】
1.基于大数据孪生的电厂实时动态控制与运行管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据孪生的电厂实时动态控制与运行管理系统，其特征在于，所述构建模块，包括：
3.根据权利要求1所述的基于大数据孪生的电厂实时动态控制与运行管理系统，其特征在于，所述分析模块，包括：
4.根据权利要求3所述的基于大数据孪生的电厂实时动态控制与运行管理系统，其特征在于，所述分析模块，还包括：
5.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾德毅，蔡焕捷，方汉廷，吴铁，谭艳，于冰，
申请(专利权)人：华能广东能源开发有限公司汕头电厂，
类型：发明
国别省市：
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