【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及冷端智能诊断领域，具体涉及一种基于dcs的冷端检测方法。
技术介绍
1、冷端系统是发电机组的重要组成部分，包括低压缸本体及其回热抽汽系统、排气口及凝汽器系统、循环水系统、密封系统及抽真空系统、冷却塔系统等子系统。该系统的核心目的是将汽轮机的排气转化为凝结水，从而使得发电过程得以再次将水加热成为蒸汽，实现连续发电。冷端系统的运行质量直接关系到发电机组的真空度，而大型发电机组的汽轮机真空度或背压对其能耗水平和经济性具有重大影响。研究数据显示，背压超过临界背压时，背压每上升1kpa，发电煤耗将增加2-3g/kwh。因此，冷端系统的运行目标是在一定的循环水系统功耗条件下，力求实现最佳的真空度或最低的背压。
2、dcs(分布式控制系统)在工业冷端领域有一定的应用，由于其分布式结构，dcs系统的通信成为不可忽视的问题，可能会影响系统的整体性能和稳定性。由于dcs系统对通信网络的依赖性较高，出现网络故障或网络不稳定可能会影响整个控制系统的运行。
技术实现思路
1、本专利技术意在提供一种基于dcs的冷端检测方法，通过对数据的采集和分析，进行智能检测。
2、为达到上述目的，本专利技术采用如下技术方案：包括以下步骤：
3、获取基于dcs的冷端数据，所述冷端数据包括冷端历史数据和冷端实时数据；
4、冷端数据处理，线下数据处理端对获取的冷端实时数据加上瞬时时间戳，得到瞬时数据集；
5、生成冷端检测报告，线下数据处理端将瞬时数据集输入
6、优选的，作为一种改进，所述智能诊断模型基于var模型，通过瞬时数据集输入，所述智能诊断模型对冷端工况进行趋势预测，得到预测结果。
7、优选的，作为一种改进，所述冷端数据包括强化换热装置的转速、凝汽器进出水温度、循环水实时流量；所述线下数据处理端对预测结果进行验算，所述验算是比较预测结果与对应的瞬时数据集的偏移。
8、优选的，作为一种改进，通过线下数据处理端的验算将预测结果与冷端的瞬时数据集形成映射关系，用冷端的瞬时数据集对智能诊断模型进行机器学习。
9、优选的，作为一种改进，所述线下数据处理输出的冷端诊断结果包括验算预测结果，验算在线下数据处理通过冷端历史数据和冷端实时数据得出的预测结果。
10、优选的，作为一种改进，所述瞬时数据集包括时间点t的y1：循环水实时流量；y2：凝汽器热负荷；y3：冷却塔效率。
11、优选的，作为一种改进，t+1时刻的预测结果，是通过t时刻和t-1时刻的瞬时数据集计算出的预测值。
12、优选的，作为一种改进，使用t+1时刻的瞬时数据集，对t时刻和t-1时刻的瞬时数据集中的异常点进行剔除。
13、优选的，作为一种改进，使用t+1时刻的瞬时数据集，对t时刻和t-1时刻的瞬时数据集中的异常点进行修正。
14、本方案的原理及优点是：利用冷端数据的时序特性，能够准确预测冷端工况的未来趋势。这种预测能力能够在潜在问题发生之前收到预警，从而有足够的时间采取预防措施，避免或减少故障带来的损失。这不仅提高了冷端系统的稳定性，还显著降低了维护成本。模型预测的准确性通过与实际瞬时数据集的对比得到了验证。这种验算机制是模型自我校正和优化的关键。当发现预测结果与实际数据存在偏差时，可以及时调整其参数或算法，以确保未来的预测更加准确。这种持续的优化过程使得模型能够不断适应冷端系统的变化，保持其诊断能力的有效性。将预测结果与瞬时数据集形成映射关系，并利用这些数据进行机器学习，智能诊断模型能够不断提升其准确性和泛化能力。这种自我学习和优化的机制使得模型能够更好地展现冷端系统的复杂性和动态性，从而在面对新情况或未知故障时能够做出更准确的诊断。这种泛化能力对于提高冷端系统的整体运行效率和可靠性至关重要。
15、综上所述，线下数据处理端的智能诊断模型在冷端系统中的应用不仅提高了预测的准确性，还通过验算机制和机器学习不断优化模型性能，降低了对通信网络的依赖性，避免因出现网络故障或网络不稳定影响整个控制系统的运行。
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1.一种基于DCS的冷端检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于DCS的冷端检测方法，其特征在于：所述智能诊断模型基于VAR模型，通过瞬时数据集输入，所述智能诊断模型对冷端工况进行趋势预测，得到预测结果。
3.根据权利要求2所述的一种基于DCS的冷端检测方法，其特征在于：所述冷端数据包括强化换热装置的转速、凝汽器进出水温度、循环水实时流量；所述线下数据处理端对预测结果进行验算，所述验算是比较预测结果与对应的瞬时数据集的偏移。
4.根据权利要求3所述的一种基于DCS的冷端检测方法，其特征在于：通过线下数据处理端的验算将预测结果与冷端的瞬时数据集形成映射关系，用冷端的瞬时数据集对智能诊断模型进行机器学习。
5.根据权利要求1所述的一种基于DCS的冷端检测方法，其特征在于：所述线下数据处理输出的冷端诊断结果包括验算预测结果，验算在线下数据处理通过冷端历史数据和冷端实时数据得出的预测结果。
6.根据权利要求2所述的一种基于DCS的冷端检测方法，其特征在于：所述瞬时数据集包括时间点t的Y1：循环水实时
7.根据权利要求6所述的一种基于DCS的冷端检测方法，其特征在于：所述智能诊断模型为
8.根据权利要求7所述的一种基于DCS的冷端检测方法，其特征在于：t+1时刻的预测结果，是通过t时刻和t-1时刻的瞬时数据集计算出的预测值。
9.根据权利要求8所述的一种基于DCS的冷端检测方法，其特征在于：使用t+1时刻的瞬时数据集，对t时刻和t-1时刻的瞬时数据集中的异常点进行剔除。
10.根据权利要求8所述的一种基于DCS的冷端检测方法，其特征在于：使用t+1时刻的瞬时数据集，对t时刻和t-1时刻的瞬时数据集中的异常点进行修正。
...【技术特征摘要】
1.一种基于dcs的冷端检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于dcs的冷端检测方法，其特征在于：所述智能诊断模型基于var模型，通过瞬时数据集输入，所述智能诊断模型对冷端工况进行趋势预测，得到预测结果。
3.根据权利要求2所述的一种基于dcs的冷端检测方法，其特征在于：所述冷端数据包括强化换热装置的转速、凝汽器进出水温度、循环水实时流量；所述线下数据处理端对预测结果进行验算，所述验算是比较预测结果与对应的瞬时数据集的偏移。
4.根据权利要求3所述的一种基于dcs的冷端检测方法，其特征在于：通过线下数据处理端的验算将预测结果与冷端的瞬时数据集形成映射关系，用冷端的瞬时数据集对智能诊断模型进行机器学习。
5.根据权利要求1所述的一种基于dcs的冷端检测方法，其特征在于：所述线下数据处理输出的冷端诊断结果包括验算预测结果，...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾荣良，李不凡，
申请(专利权)人：重庆中创鼎新智能化节能技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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