[发明专利]基于相关性分析的火电厂过程稳态建模变量筛选方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于相关性分析的火电厂过程稳态建模变量筛选方法，尤其涉及一种基于变量间相关性的建模变量筛选方法，属于过程数据建模变量筛选技术领域。

背景技术

热工过程本身十分复杂，拥有大量的测点。这些测点所构成的变量由于数量众多，在进行热工过程建模时，需要进行筛选。通常采用的是基于机理分析的变量筛选方法，即按照能量守恒、质量守恒、动量守恒、化学反应动力学方程、传热方程等方程所涉及到的热工过程变量进行分组。基于机理分析的方法在分析复杂系统时，存在建模复杂、计算量巨大等问题。在基于过程数据的实际热工过程的建模时，通常需要根据经验对模型进行化简，首先对对象按照实现的功能或流程的先后关系进行初步划分；然后将各子系统中所涉及的变量进行初步筛选，剔除影响较小的过程变量；最后在建模过程中根据模型对过程的描述能力，对建模变量进行增减，直到得到满意的过程模型。根据所掌握的经验的不同，模型在进行化简时选取的变量也因此存在不同的情况，具有一定的主观性。

目前有一些专利提出了一些变量筛选方法用来执行各种领域的应用，如专利“增加变量数量、获得其余的变量、维度鉴识与变量筛选的方法及系统”（授权号CN101145030B）采用主值分析方法确定系统自由度，联合系统模型的检测能力分析，不断增加建模变量，直至模型的检测效果可接收。

又如“有机污染物定量结构活性相关建模的变量筛选方法”（申请公布号CN102682209A）采用选取一定数量的n-变量组合，以此为基础，每次增加一个变量，与所选出的n-变量组合，依次类推，直到满足要求为止。

由上述该些专利文献中，不难发现主要是利用增加变量并不断检查模型的检测效果进行变量筛选，但这些专利文献皆没有从整体对变量进行自动分组进行筛选，因此由上述该些专利文献均无法实现复杂系统整体建模时依据变量间的相关性进行分组建模的能力。

发明内容

为了克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种基于相关性分析的火电厂过程稳态建模变量筛选方法。该方法根据过程变量间的相关性对过程变量进行分组，可以避免经验不同对结果的影响，简化建模过程中变量选取的工作，提高所建模型对实际过程的描述能力。

本发明所采用的技术方案是：

基于相关性分析的火电厂过程稳态建模变量筛选方法，该方法步骤如下：

步骤一、建立过程变量的历史数据的相关矩阵

选择有功功率变化在±5MW，主蒸汽压力变化在±1MPa，主蒸汽温度变化在±5℃以内，且已保持20分钟作为稳定工况的选取条件。以此稳定工况判断准则采集火电厂稳定过程的历史数据，将历史数据放入二维矩阵X_m×n中，其中m是历史数据的组数，n是过程变量个数。这些过程变量可为温度、压力、流量、液位、料位、成分等。

然后计算矩阵X对应的相关矩阵R，其组成元素r_ij为对应变量x_i和变量x_j间的相关系数，

rij=cov(xi,xj)σiσj,]]>

其中，cov(x_i，x_j)为变量x_i和x_j间的协方差系数，σ_i和σ_j分别为变量x_i和x_j的标准差。