[发明专利]一种基于样本相似度加权的电站设备自适应建模方法

权利要求书

1.一种基于样本相似度加权的电站设备自适应建模方法，其特征在于：包括以下步骤：

1)建模变量选择

设备输出量的变化是由于输入条件发生变化或设备本身性能导致的，建立设备模型需要根据设备机理分析结果，同时结合现场测点条件，以能够反映设备性能的变量作为模型的输出变量，选择影响该输出变量的其他外部变量作为模型输入变量，以保证模型的完善性；

2)建模样本获取

建模样本的获取有两个来源，一是通过现场试验获取试验数据，二是从对象历史数据库中获取过程数据；从对象设备历史数据库中导出步骤1)中选出的变量数据作为建模样本，将试验数据也加入建模样本中，组成建模样本库D；

$D=\left[\begin{array}{c}{x}_1^1,x_1^2,x_1^3,\mathrm{......}{x}_1^N,y_1^1,\mathrm{...}{y}_1^K\\ x_2^1,x_2^2,x_2^3,\mathrm{......}{x}_2^N,y_2,\mathrm{...}{y}_2^K\\ .\\ .\\ .\\ x_n^1,x_n^2,x_n^3,\mathrm{......}{x}_n^N,y_n,\mathrm{...}{y}_n^K\end{array}\right]---\left(I\right);$

式(I)中：i＝1…N，j＝1…K，xⁱ代表步骤1)中选出的建模输入变量，y^j代表步骤1)中选出的建模输出变量；

3)建模样本权重分配

根据步骤2)得到建模样本后，综合考虑到样本的时效性和多样性，给样本划分工况和分配权重，作为后续样本更新的依据；

4)建模样本更新

当新样本到来时，计算该样本与各工况中心的欧氏距离，若对于所有工况中心，新样本距离都大于阈值D，则认为新样本为全新的工况，该工况的工况中心为该新样本；否则，将新样本加入与其距离最近的工况中，为其分配权重，同时剔除掉该工况中权重最低的样本；

5)设备自适应模型建立

根据前面的步骤得到建模样本及其权重后，利用机器学习算法建立设备特性模型。