[发明专利]生成电厂的管道和仪表图PID的装置和方法

说明书

本发明提供了一种生成电厂的管道和仪表图PID的装置和方法。所述装置包括：需求输入单元，被构造为输入目标电厂项目的目标需求信息；管道和仪表图PID生成单元，被构造为根据目标需求信息，利用管道和仪表图PID生成系统生成目标管道和仪表图PID，其中，管道和仪表图PID生成系统是通过以历史管道和仪表图PID、与历史管道和仪表图PID对应的历史制图机制、以及与历史管道和仪表图PID对应的历史电厂特性中的至少一种作为训练数据，利用深度学习算法训练得到的。

技术领域

本发明涉及一种生成电厂的管道和仪表图PID的装置和方法。

背景技术

当进行电厂设计时，工程师根据电厂项目的特定需求、边界条件、本地标准和政策要求等为电厂的各个系统生成管道和仪表图(PID，piping and instrument diagram)。不同的电厂设计项目具有不同的要求，虽然他们的区别不是很大，但是相似的电厂项目之间仍然存在着或多或少的区别。因此，工程师需要根据电厂项目的需求，基于标准或PID模板进行修改，以进行项目设计。

当前，电厂设计工程师可以使用诸如AutoCAD的CAD工具来创建仪表符号和管道关系，或者可以使用诸如COMOS的PID模版和配置器来自动地创建。但是这样的方法需要分析模版并创建合适的配置器及海量的模版。

发明内容

本发明旨在提供一种解决上述和/或其他的问题并提供一种生成电厂的管道和仪表图PID的装置和方法。

在一个示例性实施例中，生成电厂的管道和仪表图PID的装置包括：需求输入单元，被构造为输入目标电厂项目的目标需求信息；管道和仪表图PID生成单元，被构造为根据目标需求信息，利用管道和仪表图PID生成系统(RID creation system)生成目标管道和仪表图PID，其中，管道和仪表图PID生成系统是通过以历史管道和仪表图PID、与历史管道和仪表图PID对应的历史制图机制(PID mechanism)、以及与历史管道和仪表图PID对应的历史电厂特性(persona)中的至少一种作为训练数据，利用深度学习算法训练得到的。例如，所述深度学习算法包括深度信念网络(DBN，Deep Belief Network)。

管道和仪表图PID生成单元包括：制图机制生成单元，被构造为根据历史管道和仪表图PID，利用制图机制生成系统生成与历史管道和仪表图PID对应的历史制图机制，其中，制图机制生成系统是通过以历史管道和仪表图PID、根据预定标准的管道和仪表图PID模板、以及根据预定标准的管道和仪表图PID图例中的至少一种作为训练数据，利用图像识别算法(CNN)得到的。例如，所述图像识别算法包括卷积神经网络(CNN，Convolutional Neural Network)。

管道和仪表图PID生成单元包括：电厂特性(persona)生成单元，被构造为根据与历史管道和仪表图PID对应的历史电厂项目的历史需求信息，利用电厂特性生成系统生成与历史管道和仪表图PID对应的历史电厂特性，其中，电厂特性生成系统是通过以历史电厂项目的历史需求信息和与该历史电厂项目的历史管道和仪表图PID对应的历史电厂特性中的至少一种作为训练数据，利用监督学习算法得到的。例如，所述监督学习算法包括高斯混合模型(GMM，Gaussian Mixture Model)。

这里，与电厂特性(persona)包括电厂系统需求信息、电厂过程需求信息、电厂主组件需求信息、电厂仪表需求信息、电厂设备需求信息、电厂方案选择需求信息、电厂制图图例需求信息中的至少一种。

需求信息包括电网需求信息、电厂性能需求信息、政策法规需求信息、标准需求信息、环境需求信息、电厂特点需求信息中的至少一种。

所述装置还包括：标识单元，被构造为利用KKS电厂标识系统对生成的目标管道和仪表图PID进行标识，以得到经标识的目标管道和仪表图PID。