[发明专利]一种面向燃煤电厂的智能报警抑制方法及系统

说明书

本发明公开的一种面向燃煤电厂的智能报警抑制方法及系统，本发明先对火力发电厂的历史报警信息与逻辑组态信息进行预处理，然后根据预处理后的数据计算得到两两报警点之间的时延相关度、KKS位号相关度和逻辑相关度，再对时延相关度、KKS位号相关度和逻辑相关度进行加权计算，得到综合相关度矩阵；对实时产生的大量报警信息进行抑制时，通过两次筛选，三次排序，对同时产生的大量实时报警信息聚类成簇后压缩显示最关键的若干个报警；最后输出抑制后的结果集，实现对报警的抑制，解决了报警泛滥现象。

技术领域

本发明涉及大型火力发电厂软件领域，涉及一种报警信息抑制方法，尤其涉及一种面向燃煤电厂的智能报警抑制方法及系统。

背景技术

目前在火力发电领域，中大型火力发电厂普遍使用分散控制系统DCS(Distributed Control System)。DCS软件是DCS的一部分，一套成熟的DCS软件包括逻辑组态系统、画面组态系统、编译下装系统、画面监控系统、报警管理系统、实时数据库系统等。但是，现有的DCS并不支持智能控制，且存在人机交互不友好等诸多问题。究其原因，是DCS使用至今，并未发生大的变革，仍沿用几十年前的技术来解决新时代的问题。

故障报警是指对异常工况的反映，包括系统报警和过程报警。首先由工程师对设备通过逻辑组态设置报警点，逻辑组态是指拖拽图元组合成控制回路，拖拽完成后可对回路中的设备创建变量，设置相应的报警点。然后编译下装到下位机，当下位机采集到的数据超过工程师设置的报警点范围，上位机便会产生报警信息。理论上，工程师会根据现场需要对设备设置相应的报警点。但是，为了保证火力发电厂安全稳定的运行，工程师往往会尽可能多地设置报警点。同时，技术的进步，使火力发电厂监测点大幅增加，操作员需管理的测点大大增加。这两个因素直接会导致报警点数剧增，最终导致在实时报警监控画面中同时大量出现报警，使操作员手忙脚乱，无法集中精力处理报警信息，这在报警系统中称为报警泛滥现象。

在火力发电厂现场，报警泛滥现象十分普遍。报警泛滥是指大量冗余、重复的无效报警在实时报警一览表中同时出现，而相互冗余、重复的报警信息在本质上是由同一故障源产生的，属于同源报警。这类报警信息之间存在着关联性与相似性，业内普遍使用聚类算法、因果分析算法、组成成分分析算法等来解决报警泛滥问题。报警泛滥掩盖了真正重要的报警，导致操作员或工程师无法集中精力解决重要报警，大大增加了火力发电厂事故发生的概率。现在市面上传统的DCS软件自带的报警管理系统也有报警抑制的功能，但其仅仅是通过使用一些硬编码的报警抑制规则来对报警信息进行抑制。而现在市面上新兴的独立的报警管理系统提供智能报警抑制，如YOKOGAWA就提出了一种AAASuite(动态报警管理)来自动减少报警数量，但其由于缺少过程知识、逻辑组态图以及报警位号，抑制的效果并不十分理想。目前很多算法进行挖掘时考虑的维度比较单一化，一般只是对单维度的报警信息进行深入挖掘，而没有对多个维度进行综合考虑。

发明内容

针对大型火力发电厂报警泛滥现象，本发明提供一种面向燃煤电厂的智能报警抑制方法及系统，以解决传统DCS报警软件无法智能抑制泛滥信息的问题。

本发明通过以下技术方案来实现：

一种面向燃煤电厂的智能报警抑制方法，包括如下步骤：

S1、对火力发电厂的历史报警信息与逻辑组态信息进行预处理；

S2、使用预处理后的历史报警信息计算得到两两报警点之间的时延相关度；

S3、使用预处理后的历史报警信息与逻辑组态信息计算得到两两报警点之间的KKS位号相关度；

S4、使用预处理后的历史报警信息与逻辑组态信息计算得到两两报警点之间的逻辑相关度；

S5、使用加权系数对S2、S3、S4得到的三个相关度进行加权计算，得到最终的综合相关度，呈现为综合相关度矩阵的形式；其中，加权系数可采用现场工程师输入的加权系数；