火电厂嵌入式智慧监盘系统建模研究.pdf

【火电厂嵌入式智慧监盘系统建模研究】 随着我国经济结构的调整和电力体制改革的深化，智慧电厂成为行业发展的必然趋势。嵌入式智慧监盘系统在火电厂的应用，旨在利用现代技术如互联网、大数据和人工智能，提高电厂运行的安全性、经济性和环保性。在1000MW超超临界燃煤机组中，该系统基于Ovation分散控制系统，构建热力系统和设备模型，与DCS控制逻辑相结合，实现故障预警。 嵌入式智慧监盘系统直接部署在DCS上，通过API接口实时获取DCS高速公路上的数据，为模型训练提供精确数据，同时将结果反馈给操作员界面。其关键在于建立全面、准确且稳定的在线运行模型，覆盖所有监控参数和设备。 在建模过程中，采用了一系列算法方法，包括： 1. **线性回归算法**：线性回归是一种常用的机器学习算法，用于分析变量间的关联性，构建X和Y之间的映射关系。它通过最小二乘法寻找最佳拟合线，使得预测误差平方和最小。多元线性回归模型中，使用最小二乘法求解参数，当矩阵(X'X)可逆时，回归系数可以通过(X'X)^{-1}X'Y计算得到。 2. **聚类分析**：聚类分析是数据挖掘的重要技术，通过对数据集中的样本进行分组，使得组内样本相似度高，组间样本相似度低。常见的距离计算方法有曼哈顿距离、欧式距离和切比雪夫距离，它们都是闵可夫斯基距离的特例，用于衡量样本之间的差异程度。 除了上述两种算法，还有其他如神经网络算法和多变量状态估计等方法用于火电厂的建模。神经网络算法模仿人脑神经元的工作原理，通过训练权重来识别复杂的非线性关系。多变量状态估计则涉及 Kalman 过滤器等技术，用于处理动态系统的不确定性，估计系统的当前状态。 火电厂嵌入式智慧监盘系统的建模研究，不仅有助于提升电厂的运行效率，还能实现节能减排，符合国家的可持续发展战略。随着技术的进步，未来智慧监盘系统将进一步智能化，预测和预防性维护将成为可能，为火电厂的现代化管理提供有力支持。