[发明专利]基于增减趋势组合解释率的报警关联变量判断方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于增减趋势组合解释率的报警关联变量判断方法及系统，包括对获取的历史报警信息中单个监控变量根据分段线性表示计算其增减趋势，所述增减趋势至少包括增加、减少和平稳三种趋势属性；对历史报警信息的监控变量进行组合得到监控变量集合，在每组监控变量集合中包括由各个监控变量的三种趋势属性构建的增减趋势组合；根据增减趋势组合计算每组监控变量集合的解释率，得到解释率最大的监控变量集合中的报警关联变量。本发明能够实现根据导致当前报警和异常工况的根本原因，采取针对性措施。

技术领域

本发明涉及流程工业的异常工况监控技术领域，特别是涉及一种基于增减趋势组合解释率的报警关联变量判断方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

在流程工业(如燃煤电厂、炼油厂、石化设施和发电厂)生产过程的异常工况监控中，报警系统的报警根源分析旨在找到导致异常工况及其相关报警信息的根源，使得生产运行人员能够采取针对性措施，将生产过程恢复到正常运行工况或避免异常工况的恶化与扩散。在报警根源分析过程中，针对与报警信息直接相关的主变量，在一些备选的监控变量中，判断哪些监控变量与发生报警的主变量之间存在着关联关系，从而明确在报警根源分析中需要考虑的监控变量集合。

目前常见的判断方法是利用生产过程的机理知识，或者利用监控变量的观测数据，判断存在着关联关系的监控变量集合；发明人认为，如果仅利用机理知识或观测数据，通常会面临以下两个问题：

(1)某些监控变量之间的关联关系较为复杂，难以确定准确无误的机理知识；因此，具有不同操作经验和教育背景的生产运行人员对同一异常运行工况涉及的监控变量往往给出不同的解释。

(2)基于观测数据的方法不需要机理知识，但一般只能判断监控变量之间固定不变的关联关系，而且可解析性不强。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提出了一种基于增减趋势组合解释率的报警关联变量判断方法及系统，采取机理知识和观测数据相结合的方法，依据存在关联关系的监控变量之间存在同增同减关系的机理知识，从历史报警数据中提取备选监控变量的增减变化趋势，获得增减趋势组合的解释率，进而确定与发生报警的主要监控变量之间存在着关联关系的报警关联变量。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

第一方面，本发明提供一种基于增减趋势组合解释率的报警关联变量判断方法，包括：

对获取的历史报警信息中单个监控变量根据分段线性表示计算其增减趋势，所述增减趋势至少包括增加、减少和平稳三种趋势属性；

对历史报警信息的监控变量进行组合得到监控变量集合，在每组监控变量集合中包括由各个监控变量的三种趋势属性构建的增减趋势组合；

根据增减趋势组合计算每组监控变量集合的解释率，得到解释率最大的监控变量集合中的报警关联变量。

所述历史报警信息包括但不限于燃煤电厂监控系统中的气体浓度、风量、锅炉压差等；或炼油厂监控系统中常压炉和减压炉的出口温度、炉膛压力、油罐液位、温度等；或发电厂故障监控系统中的电压、电流、功率、频率、环境温湿度等。

第二方面，本发明提供一种基于增减趋势组合解释率的报警关联变量判断系统，包括：

增减趋势计算模块，用于对获取的历史报警信息中单个监控变量根据分段线性表示计算其增减趋势，所述增减趋势至少包括增加、减少和平稳三种趋势属性；

增减趋势组合计算模块，用于对历史报警信息的监控变量进行组合得到监控变量集合，在每组监控变量集合中包括由各个监控变量的三种趋势属性构建的增减趋势组合；