[發明專利]一種燃煤電廠脫硝系統數據自動診斷甄別模型

在審

• 申請號: 201410677212.3
• 申請日: 2014-11-21
• 公開（公告）號: CN104504237A
• 公開（公告）日: 2015-04-08
• 發明（設計）人: 孫栓柱;孫虹;張友衛;王明;許國強;周春蕾;代家元;王林;孫彬;王其祥;高進;魏威;劉成;李春巖
• 申請（專利權）人: 國家電網公司;江蘇省電力公司;江蘇方天電力技術有限公司
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 南京縱橫知識產權代理有限公司 32224
• 代理人: 董建林

技術領域

本發明涉及一種燃煤電廠脫硝系統數據自動診斷甄別模型，屬于電力系統自動控制技術領域。

背景技術

根據國家節能減排相關政策，在省環保廳、電監辦、物價局等相關政府部門大力支持下建立了全省脫硝系統發電數據監管體系。該體系通過對電廠上傳的脫硫實時數據進行監測、存儲、計算、分析、考核等綜合處理，用于脫硝電價的考核。

隨著業務研究的越來越深入及信息技術發展越來越迅速，包括政府部門及電力企業等用戶對該監管體系的要求也越來越高，作為脫硝環保設施監管的載體，其底層原始數據的真實性、準確性成為影響監管、考核公平性的重要因素。目前監管體系只實現了采集終端通信狀態自動識別、測點數據上下限初步判斷等基本功能，測點數據恒定不變、關聯測點數據之間耦合關系異常、相關工藝原理無法平衡等問題無法自動識別，采集數據的真實性、準確性就難以把握。

發明內容

本發明的目的是運用統計學原理、系統工藝原理，對脫硝系統關鍵指標設計相關校核條件，以自動甄別數據的真實性，挖掘置信度較小的測點，提高數據的集約化利用水平。

為了實現上述的目的，本發明是采取以下的技術方案來實現的：

一種燃煤電廠脫硝系統數據自動診斷甄別模型，包括基于統計原理的數據辨識模型和基于工藝原理的數據辨識模型；

所述基于統計原理的數據辨識模型是指以小時為單位采集監測點數據，對數據變化異常狀態進行自動甄別，數據變化異常狀態主要包括數據不變，數據超限，數據波動異常和數據耦合異常四種情況，其中，

數據不變的甄別規則為：考核期內監測點數據沒有變化且持續時間達到30分鐘，則判斷為該監測點數據不變異常；所述考核期內測點數據沒有變化是指相鄰兩個數據之間的絕對偏差<0.00001；

數據超限的甄別規則為：考核期內監測點數據同時滿足以下四個條件則判斷該監測點為數據超限異常，

分析儀故障＝0；

分析儀標定＝0；

采集數據<閾值下限或者采集數據>閾值上限；

持續時間達到30分鐘；

數據波動異常的甄別規則為：監測點小時變異系數中，考核時間>0，并且變異系數>閾值上限或者變異系數<閾值下限，則判斷該監測點為數據波動異常；

數據耦合異常的甄別規則為：相關關系的小時相關系數中，考核時間>0，并且相關系數>閾值上限或者相關系數<閾值下限，則判斷該監測點為數據耦合異常；

所述基于工藝原理的數據辨識模型是指建立關鍵指標的預測模型，對關鍵指標進行自動甄別，所述關鍵指標包括液氨消耗量；

所述液氨消耗量預測模型為：