[发明专利]一种基于历史数据挖掘分析的汽机运行工况寻优方法

说明书

本发明公开了一种基于历史数据挖掘分析的汽机运行工况寻优方法，包括如下步骤：步骤1：根据核电厂运行设备的状态特点，选取关键参数，并对这些关键参数历史在正常运行的时间范围进行确定，完成关键参数建模时间段的配置；步骤2：提取训练数据T当中的工况识别参数数据WP，并用基于概率分布相似性聚类方法对工况识别数据WP的每个测点分别进行聚类操作WPi；步骤3：训练数据T的所有数据进行工况类型标注；步骤4：总偏差计算；步骤5：计算测点偏差分解值。有益效果在于：通过监测关键性能参数的实时值，系统自动建模计算出符合当前工况的历史最优值，以此来评估当前状态是否出现偏离，并对这种偏离以偏差的方式进行展示。

技术领域

本发明属于核电机组设备可靠性监测技术领域，具体涉及一种基于历史数据挖掘分析的汽机运行工况寻优方法。

背景技术

核电机组汽轮机组系统是将热能转变为电能的动力转换系统。蒸汽发生器产生的蒸汽输送到汽轮机做功，将蒸汽的热能转变为机械能；汽轮机带动发电机，使机械能转变为电能。做功后的蒸汽排入凝汽器，由循环水冷凝成凝结水。凝结水经回热加热、除氧，由给水泵升压送回蒸汽发生器，如此构成封闭的热力循环。由此可见整个汽轮机组系统的主要热力性能的优劣直接影响了发电厂的发电功率，影响电厂的效益。当前各电厂仅有定期试验对汽机运行工况进行整体性的监测，缺乏在线监督的手段。现有技术不能及时发现汽机偏离最佳运行工况，也不能对偏离最佳运行工况进行预警。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于历史数据挖掘分析的汽机运行工况寻优方法，实现机组历史最优值工况的挖掘，然后与当前数据相互关联和分析，找出差距。本方法通过监测关键性能参数的实时值与系统自动计算出符合当前工况的历史最优值的对比偏差，以此来评估当前状态是否出现偏离。偏差分解到具体性能优化参数，以单位百分比进行量化偏离程度。并长期持续的为机组运行后的故障诊断提供详实的基础数据。

本发明的技术方案如下：一种基于历史数据挖掘分析的汽机运行工况寻优方法，包括如下步骤：

步骤1：根据核电厂运行设备的状态特点，选取关键参数，并对这些关键参数历史在正常运行的时间范围进行确定，完成关键参数建模时间段的配置；

步骤2：提取训练数据T当中的工况识别参数数据WP，并用基于概率分布相似性聚类方法对工况识别数据WP的每个测点分别进行聚类操作WPi；

步骤3：训练数据T的所有数据进行工况类型标注；

步骤4：总偏差计算；

步骤5：计算测点偏差分解值。

所述的步骤1针对选出的需要监测的关键参数，在历年的运行状态数据中，观察测点数据曲线，截取最近两年的数据作为建模数据；读取机组选定的各个测点的训练数据T。

所述的步骤2包括，

对WPi训练数据进行箱线图算法判断，将数据分成3种：

a)位于箱线图以内的数据DATAin；

b)位于箱线图上端以外的数DATAupper；

c)位于箱线图下端以外的数据DATAlower。

所述的步骤2包括，

位于箱线图以内的数据DATAin利用数山头的方式进行聚类分析：

a)计算DATAin的核密度曲线；

b)并斜率法找出曲线的波谷与波峰，作为数值分割点；

c)合并间隔距离小的数值分割点；

d)最后根据数值分割点之间的数据占比进行2次分割，获取最值分割点。