【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及控制回路品质监控领域，尤其是涉及一种火电厂的热工控制回路品质监控方法。
技术介绍
1、在火电厂的热工控制回路中，其运行品质对于电厂的安全、稳定和高效运行至关重要。随着火电厂规模的扩大以及运行环境的日益复杂，热工控制回路面临诸多挑战。传统的监控方法往往难以全面、精准地评估控制回路的性能。例如，简单的性能指标计算可能无法考虑到工艺、设备、负荷等多因素的综合影响，导致对控制回路状态的判断不够准确。而且，在面对大量历史数据时，缺乏有效的手段挖掘其中隐藏的模式和规律，难以提前预警可能出现的故障或性能下降情况。此外，当控制回路性能出现异常时，不能及时、自动地调整控制策略以适应工况变化，需要人工进行复杂的分析和干预，这不仅效率低下，还可能因人为失误导致问题延误或加剧。
2、因此，迫切需要一种更为先进、全面且智能化的热工控制回路品质监控方法，以提升火电厂热工控制系统的整体性能和可靠性，保障电厂的稳定运行并适应不断发展的技术要求。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供一种火电厂的热工控制回路品质监控方法，解决当控制回路性能出现异常时，不能及时、自动地调整控制策略以适应工况变化，需要人工进行复杂的分析和干预，这不仅效率低下，还可能因人为失误导致问题延误或加剧的问题。
2、为解决上述技术问题，本专利技术所采用的技术方案是：一种火电厂的热工控制回路品质监控方法，该方法包括：
3、s1、在线实时采集与pid控制回路相关的所有运行参数，包括输入信号、
4、s2、采用最小方差或广义最小方差性能评估方法对现有pid控制回路的性能进行分析；
5、计算当前pid控制回路的实际性能指标，并与理想或历史最佳性能指标进行对比；
6、s3、对于因pid参数设置不合理而影响控制性能的控制回路，通过数据驱动建模的方法来重新优化这些参数；
7、使用自适应控制、预测控制先进控制技术，根据实时数据调整pid控制器的比例、积分和微分系数，以改善控制性能；
8、s4、设置合理的阈值范围，当pid控制回路的性能指标偏离正常范围时，触发报警机制；
9、对于长期变化过程中的性能退化问题，建立趋势预测模型，提前预警可能发生的故障或性能下降；
10、s5、根据性能评估结果和异常检测信息，自动或手动调整控制策略，确保控制回路始终处于最优工作状态；
11、持续监控调整后的效果，并记录下来用于后续分析和进一步优化；
12、s6、结合工艺、设备、负荷因素的影响，进行多维度的数据融合分析，找出影响控制回路性能的关键因素；
13、利用大数据分析技术，挖掘隐藏在大量历史数据中的模式和规律，为未来的控制优化提供参考；
14、s7、定期生成控制回路性能报告，包括但不限于性能指标的变化趋势、优化前后对比、异常事件记录；
15、通过图形界面展示关键性能指标，使操作人员能够直观地了解控制回路的状态和健康程度；
16、s8、基于上述步骤的结果，不断迭代优化算法和控制策略，以应对日益复杂的工况变化和技术进步。
17、优选方案中，步骤s2的具体步骤为：
18、s2.1、步骤s1的数据整理为数据文件，从给定的数据文件中提取历史数据和当前时刻的数据，将其转换成适合计算的矩阵形式；历史数据矩阵为维，当前时刻数据向量为维；
19、归一化：对所有数据进行归一化处理，确保不同变量间的数值范围一致，消除量纲差异对后续计算的影响；
20、对于历史数据矩阵中的元素，归一化后的元素计算公式为：
21、；
22、此公式能将数据的取值范围统一到[0,1]区间内，使得不同变量间的数据在后续运算中有相同的“地位”，保障计算结果的合理性，尤其是在后续涉及距离等比较运算时，避免因原始数据量级差异造成偏差；
23、对于当前时刻数据向量中的元素，归一化后的元素计算公式同理：
24、；
25、s2.2、构建预测模型：根据广义最小方差控制理论，建立被控变量的预测模型，考虑过去的控制输入和被控变量实际值的线性关系；使用最小二乘法等方法估计模型参数和；
26、计算性能指标：利用预测模型计算当前时刻的广义最小方差性能指标，公式为：
27、；
28、其中，表示数学期望运算，为当前时刻被控变量的实际值，为预测值；通过这个指标能定量地衡量当前pid控制回路的性能表现情况；
29、s2.3.、计算历史最佳性能指标对应的相似区间：选择历史最佳时刻：回顾历史数据，选取性能指标最小的前个时刻，形成历史最佳数据集；
30、计算动态相似性距离：对于每个历史最佳时刻的数据向量，计算其与当前时刻归一化后的数据向量的动态相似性距离，公式为：
31、；
32、其中，是第个变量的动态权重，计算方式为：
33、；
34、是调节相似性距离计算特性的指数参数，取大于0的值；
35、s2.4、对比与评估：确定相似区间：根据计算得到的动态相似性距离，找到距离最近的历史最佳时刻对应的相似区间；
36、性能对比：计算相似区间内历史数据的平均广义最小方差性能指标，并与当前时刻的进行比较计算公式为：
37、；
38、其中，为相似区间内包含的历史数据点数；
39、若，说明当前控制回路性能良好；
40、若，则提示需要进一步优化控制策略。
41、优选方案中，步骤s3的具体步骤为：
42、s3.1、从给定的数据文件中提取所需的各类数据，包括历史控制输入序列、历史被控变量实际值序列、历史pid参数序列，以及当前实时的控制输入和被控变量实际值；
43、对所有采集到的数据进行归一化处理，确保不同量级的数据在后续计算中的公平“贡献”；
44、s3.2、构建动态模糊神经网络dfnn模型：确定dfnn的网络结构，包括输入层、模糊化层、模糊规则层、去模糊化层以及输出层；输入层节点选择当前时刻的归一化后的控制输入值、被控变量实际值以及前几个时刻的相关数据；
45、采用高斯隶属度函数对输入进行模糊化处理，将清晰的输入数据转化为具有模糊语义的隶属度表示，更符合实际控制过程中的不确定性；
46、根据模糊化后的隶属度值进行模糊规则的组合与运算，采用乘积推理方式计算各条模糊规则的激活强度；
47、将模糊规则层的输出进行去模糊化，得到清晰的输出值，即预测的pid参数值，采用加权平均法进行计算；
48、s3.3、结合多模态融合机制进行模型优化：基于历史数据建立被控变量的预测模型，根据设定的控制目标，通过求解优化问题来得到预测控制建议的pid参数值（、、）；
49、采用基于模型参考自适应控本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种火电厂的热工控制回路品质监控方法，其特征是：该方法包括：
2.根据权利要求1所述一种火电厂的热工控制回路品质监控方法，其特征是：步骤S2的具体步骤为：
3.根据权利要求1所述一种火电厂的热工控制回路品质监控方法，其特征是：步骤S3的具体步骤为：
4.根据权利要求1所述一种火电厂的热工控制回路品质监控方法，其特征是：步骤S4的具体步骤为：
5.根据权利要求1所述一种火电厂的热工控制回路品质监控方法，其特征是：步骤S5的具体步骤为：
6.根据权利要求1所述一种火电厂的热工控制回路品质监控方法，其特征是：步骤S6的具体步骤为：
7.根据权利要求1所述一种火电厂的热工控制回路品质监控方法，其特征是：步骤S7-S8的具体步骤为：
【技术特征摘要】
1.一种火电厂的热工控制回路品质监控方法，其特征是：该方法包括：
2.根据权利要求1所述一种火电厂的热工控制回路品质监控方法，其特征是：步骤s2的具体步骤为：
3.根据权利要求1所述一种火电厂的热工控制回路品质监控方法，其特征是：步骤s3的具体步骤为：
4.根据权利要求1所述一种火电厂的热工控制回路品质监控方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：张马将，廖小军，李沄灿，宗涛，向昀龙，曾庭，凌齐，王赞辉，马军，
申请(专利权)人：湖北能源集团襄阳宜城发电有限公司，
类型：发明
国别省市：
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