[發(fā)明專利]基于相關性分析的火電廠過程穩(wěn)態(tài)建模變量篩選方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201310367445.9
• 申請日: 2013-08-21
• 公開（公告）號: CN103413052A
• 公開（公告）日: 2013-11-27
• 發(fā)明（設計）人: 邱天;楊婷婷;牛玉廣;曾德良;劉吉臻
• 申請（專利權）人: 華北電力大學
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 北京眾合誠成知識產權代理有限公司 11246
• 代理人: 薄觀玖

1.基于相關性分析的火電廠過程穩(wěn)態(tài)建模變量篩選方法，其特征在于，該方法步驟如下：

步驟一、建立過程變量的歷史數據的相關矩陣

以穩(wěn)定工況為判斷準則采集火電廠穩(wěn)定過程的歷史數據，將歷史數據放入二維矩陣X_m×n中，其中m是歷史數據的組數，n是過程變量個數；然后計算矩陣X對應的相關矩陣R，其組成元素r_ij為對應變量x_i和變量x_j間的相關系數，

rij=cov(xi,xj)σiσj,]]>

其中，cov(x_i，x_j)為變量x_i和x_j間的協方差系數，σ_i和σ_j分別為變量x_i和x_j的標準差；

對過程的重要變量可設置相關性偏置p＝[p₁，p₂，...，p_n]，偏置量值的取值范圍[0,1]，構造偏置矩陣Δ；對第i個變量x_i，若p_i≠0則Δ_i中的元素δ_i，1，...，δ_i，n，δ_1，i，...，δ_n，i設為p_i；將偏置矩陣Δ_i疊加在相關矩陣中與對應變量相關的相關系數上；計算過程中相關系數超出1則取1；

步驟二、選取閾值δ以區(qū)分變量相關性的強弱，作為變量分組的基礎；定義根據閾值判斷相關性強弱的函數

f(rijnew)=1|rij|≥δ0|rij|<δ,]]>

其中，0代表兩個變量相關性弱，1代表兩個變量相關性強；采用該閾值函數對步驟一中得到的相關矩陣進行計算，用計算結果替換對應的相關系數，形成由0和1構成的新的相關矩陣R^new；

步驟三、調整變量的次序，使得相關矩陣中彼此相關系數大的變量前后緊密排列，新的變量列表對應的相關矩陣形成分塊矩陣的形態(tài)，不同子塊對應的變量分開建模，同一子塊對應的變量作為建模變量進行建模；

分組的方法是通過改變測量向量相關矩陣中測量變量的順序，使得相關矩陣中各個元素按照相關性形成獨自的區(qū)塊；這里對測量變量的相關矩陣聯合使用矩陣的行變換和列變換，保證相關矩陣的對稱性；在進行相關矩陣變換時，盡量使得較大的元素接近于矩陣的對角線；這一目標可以通過最小化下面的指標得到：

minVΣi=1mΣj=1mf(rijnew)|i-j|,]]>

其中，為矩陣R^new＝V^TBV中的元素；矩陣V表示一系列矩陣列交換的組合，為了保持R^new的對稱性，列交換的操作應用于R的兩側；

V＝ΠS_ij

其中，S_ij為第i列和第j列互換的單位矩陣：

S_ij＝[ξ₁?...?ξ_i-1?ξ_j?ξ_i+1?...?ξ_j-1?ξ_i?ξ_j+1?...?ξ_m]

其中，ξ_i表示第i位為1，其它位置為0的向量；

得到的最終結果為按照最優(yōu)原則下的變量相關分塊矩陣，其中每塊對應一組變量。