[发明专利]一种热工过程稳态检测方法和系统

说明书

本发明实施例提供了一种热工过程稳态检测方法和系统，该方法和系统应用于火力发电厂，具体为基于经验模态分解方法对火力发电厂的热工过程数据进行处理，得到热工过程数据的轨迹趋势数据；基于统计学理论的R统计检验法对轨迹趋势数据进行处理，得到轨迹趋势数据的样本方差；根据样本方差对热工过程数据是否为稳态进行判断，从而得到稳态检测结果。从而能够避免辨识和建模误差，为火力发电厂的设备性能评价、运行优化、系统辨识和故障检测提供了重要的基础。

技术领域

本发明涉及火力发电技术领域，特别是涉及一种热工过程稳态检测方法和系统。

背景技术

近年来，我国火力发电技术取得了飞速的发展，但同时也面临了许多新的困难。一方面随着新能源发电份额的不断扩大，火力发电厂被迫越来越频繁的参与调峰，这造成了机组运行状态经常发生波动。另一方面，由于燃煤煤质多变的现状没有发生根本性的改变，机组往往偏离设计煤种运行，这除了影响经济性外，更带来了严重的安全隐患。然而，进行设备性能评价时首先要获得稳态工况下的历史数据，而且，对研究对象的特性和控制器效果分析等也需建立在此基础之上。

另外，过程参数的计算精度也受实测工况特性影响，只有稳态工况下各参数间才具有较强状态一致性。另一方面，稳态工况也是过程建模和系统辨识的基本前提，在非稳态工况下，变量的特性变动剧烈，运行数据不能真实地反映系统输入输出的关系，会带来辨识和建模误差。因此，对发电厂的热工过程的稳态检测对设备性能评价、运行优化、系统辨识和故障检测均具有重要意义。

发明内容

有鉴于此，为了解决上面所提出的问题，本发明提供了一种热工过程稳态检测方法和系统。

为了解决上述问题，本发明公开了一种热工过程稳态检测方法，应用于火力发电厂，所述热工过程稳态检测方法包括步骤：

基于经验模态分解方法对所述火力发电厂的热工过程数据进行处理，得到所述热工过程数据的轨迹趋势数据；

基于统计学理论的R统计检验法对所述轨迹趋势数据进行处理，得到所述轨迹趋势数据的样本方差；

根据所述样本方差对所述热工过程数据是否为稳态进行判断。

可选的，所述基于经验模态分解方法对所述火力发电厂的热工过程数据进行处理，得到所述热工过程数据的轨迹趋势数据，包括：

基于所述经验模态分解方法对所述热工过程数据进行分解，得到所述热工过程数据的IMF分量；

从所述IMF分量中提取符合预设标准的有用IMF分量；

根据所述有用IMF分量构建所述轨迹趋势数据。

可选的，所述从所述IMF分量中提取负荷预设标准的有用IMF分量，包括：

基于对所述热工工程数据的分解，还得到所述热工工程数据的相关系数；

将所述相关系数大于预设阈值的所述IMF选定为所述有用IMF分量。

可选的，所述基于统计学理论的R统计检验法对所述轨迹趋势数据进行处理，得到所述轨迹趋势数据的样本方差，包括：

基于连续数据和过程整体趋势之间的差异，通过指数加权滑动方法计算所述样本方差；或者，

基于连续运行数值，通过指数加权滑动方法计算所述样本方差。

可选的，所述根据所述样本方差对所述热工过程数据是否为稳态进行判断，包括：

计算所述样本方差的统计量；

当所述统计量小于或等于预设判别阈值时，判定所述热工过程数据处于稳态，反之则不是处于稳态。

还提供了一种热工过程稳态检测系统，应用于火力发电厂，所述热工过程稳态检测系统包括：