本發(fā)明涉及電廠控制系統(tǒng)，尤其涉及基于人工智能的火電廠dcs性能分析與優(yōu)化系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在現(xiàn)代火電廠的運行管理中，分散控制系統(tǒng)(dcs)扮演著至關(guān)重要的角色。然而，傳統(tǒng)的dcs系統(tǒng)在處理大量實時數(shù)據(jù)、識別不穩(wěn)定因素和精度偏差、優(yōu)化控制策略等方面存在一定的局限性。傳統(tǒng)的dcs系統(tǒng)面臨以下問題：

2、傳統(tǒng)dcs系統(tǒng)在識別過程控制中的不穩(wěn)定因素和精度偏差方面存在一定的困難，缺乏智能化的分析方法和算法，無法及時準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)和解決問題；傳統(tǒng)dcs系統(tǒng)的控制策略優(yōu)化可能受到約束條件、參數(shù)調(diào)整不靈活等因素的影響，難以實現(xiàn)對控制策略的動態(tài)調(diào)整和優(yōu)化，影響了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和精度，傳統(tǒng)dcs系統(tǒng)中常用的優(yōu)化算法存在搜索效率不高、局部最優(yōu)解問題等方面的限制，影響了優(yōu)化結(jié)果的可靠性和系統(tǒng)性能的提升。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、基于上述目的，本發(fā)明提供了基于人工智能的火電廠dcs性能分析與優(yōu)化系統(tǒng)。

2、基于人工智能的火電廠dcs性能分析與優(yōu)化系統(tǒng)，包括：

3、數(shù)據(jù)采集模塊：實時采集火電廠各控制點的操作數(shù)據(jù)，包括溫度、壓力、流速、電力輸出參數(shù)；

4、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊：對采集的數(shù)據(jù)進行清洗、標(biāo)準(zhǔn)化處理，以濾除噪聲和異常值；

5、智能分析模塊：應(yīng)用時滯動態(tài)建模方法，對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進行深入分析，自動識別過程控制中的不穩(wěn)定因素和精度偏差，通過遺傳算法優(yōu)化對控制策略進行動態(tài)調(diào)整和優(yōu)化，以提升過程控制的穩(wěn)定性和精度；

6、執(zhí)行與反饋模塊：將優(yōu)化后的控制策略實時應(yīng)用于dcs系統(tǒng)，監(jiān)控執(zhí)行效果，并根據(jù)系統(tǒng)性能反饋持續(xù)調(diào)整。

7、進一步的，所述數(shù)據(jù)采集模塊包括多個傳感器，分布于火電廠的各控制點，用于實時監(jiān)測和記錄溫度、壓力、流速和電力輸出參數(shù)，具體包括：

8、溫度傳感器：分布于鍋爐內(nèi)部、汽輪機出口、冷凝器和熱交換設(shè)備上；

9、壓力傳感器：安裝在鍋爐內(nèi)、供水管路、蒸汽管路以及汽輪機的進出口處；

10、流速傳感器：安置在水蒸氣流主路徑，包括給水管道和主蒸汽管道以及冷卻水系統(tǒng)；

11、電力輸出傳感器：位于發(fā)電機出口處，用于監(jiān)測電力的輸出參數(shù)，包括電壓、電流和頻率；

12、振動傳感器：安裝在汽輪機、發(fā)電機和大型泵上；

13、排放監(jiān)測傳感器：安裝在煙氣排放系統(tǒng)中，用于監(jiān)測so2、nox氣體的排放量。

14、進一步的，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊采用滑動窗口技術(shù)，對采集的數(shù)據(jù)流進行實時處理，每個窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)被視為一個數(shù)據(jù)段，用于后續(xù)的處理和分析，使用移動平均濾波器技術(shù)，對窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)進行平滑處理，消除由傳感器測量誤差引起的噪聲，所述標(biāo)準(zhǔn)化處理包括將不同傳感器采集的數(shù)據(jù)統(tǒng)一到相同的量綱和范圍內(nèi)，標(biāo)準(zhǔn)化處理使用最小-最大標(biāo)準(zhǔn)化方法。

15、進一步的，所述時滯動態(tài)建模方法用于對各控制點的操作數(shù)據(jù)進行建模，考慮時滯因素對穩(wěn)定性和精度的影響，具體采用離散時間延遲模型，將輸入和輸出之間的關(guān)系建模為帶有時滯的動態(tài)系統(tǒng)；

16、基于最小二乘法的參數(shù)估計算法，通過擬合模型和實際數(shù)據(jù)，估計時滯動態(tài)模型的參數(shù)，包括時滯參數(shù)和動態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)空間參數(shù)；

17、利用估計的時滯動態(tài)模型，對實際數(shù)據(jù)進行預(yù)測，并與實際數(shù)據(jù)進行比較，檢測異常點和不規(guī)律變化，以自動識別不穩(wěn)定因素和精度偏差；

18、結(jié)合模型預(yù)測結(jié)果和實際數(shù)據(jù)的差異，使用異常檢測算法識別不穩(wěn)定因素和精度偏差，并提供優(yōu)化建議或控制策略。

19、進一步的，所述離散時間延遲模型表示為：

20、y(t)＝f(y(t-1),y(t-2),...,y(t-d),u(t-1),u(t-2),...,u(t-d),θ)，其中，y(t)是系統(tǒng)的輸出，u(t)是系統(tǒng)的輸入，θ是系統(tǒng)的參數(shù)，d是時滯的長度，y(t)表示為火電廠各控制點的操作數(shù)據(jù)，u(t)表示為控制信號，θ是需要估計的離散時間延遲的參數(shù)。

21、進一步的，所述基于最小二乘法的參數(shù)估計算法用來估計離散時間延遲模型中的參數(shù)，設(shè)有n組觀測數(shù)據(jù)(yi,ui)，對應(yīng)的預(yù)測值為則最小二乘法的目標(biāo)是最小化殘差平方和：

22、其中：

23、通過求解最小化問題，得到參數(shù)θ的估計值。

24、進一步的，所述通過遺傳算法優(yōu)化對控制策略進行動態(tài)調(diào)整和優(yōu)化具體包括：

25、初始化種群：采用智能初始化方法生成初始種群，在生成初始種群時，考慮約束條件的引入，確?？刂撇呗詡€體的可行性和合理性；

26、編碼設(shè)計：設(shè)計專用染色體編碼方案，以適應(yīng)火電廠控制策略，將染色體劃分為多個區(qū)域，每個區(qū)域?qū)?yīng)一個控制參數(shù)，同時考慮時滯特性的編碼方式，使得編碼更加符合實際控制需求；

27、適應(yīng)度評估：對種群中的個體進行適應(yīng)度評估時，考慮約束條件的引入，確保適應(yīng)度評估不僅考慮優(yōu)化目標(biāo)的優(yōu)良性，還要考慮個體是否滿足約束條件；

28、選擇操作：根據(jù)適應(yīng)度值進行選擇操作，保證所選擇的個體符合約束條件；

29、交叉操作：對選擇出的個體進行交叉操作時，考慮專用編碼方案的特殊性，確保交叉操作產(chǎn)生的新個體也符合約束條件；

30、變異操作：對交叉后的個體進行變異操作時，同樣需要考慮約束條件的限制，確保變異后的個體仍然是可行解；

31、替換操作：用新生成的個體替換父代種群中的個體，形成新的種群；

32、迭代優(yōu)化：重復(fù)編碼設(shè)計至替換操作，直到達到設(shè)定的停止條件。

33、進一步的，所述智能初始化方法生成初始種群包括：設(shè)種群大小為n，染色體長度為l，控制參數(shù)范圍為[a,b]，每個個體i的染色體表示為

34、xi＝[xi1,xi2,...,xil]，其中，xij是第i個個體的第j個基因，滿足a≤xij≤b；

35、所述專用染色體編碼方案為實數(shù)編碼，對于時滯動態(tài)參數(shù)優(yōu)化，采用實數(shù)編碼表示控制參數(shù)值；

36、所述適應(yīng)度評估還包括根據(jù)時滯動態(tài)建模的分析結(jié)果，定義適應(yīng)度函數(shù)f(x)，考慮約束條件g(x)，將適應(yīng)度函數(shù)定義為：

37、f(x)＝目標(biāo)函數(shù)-λ·約束函數(shù)，其中λ是約束權(quán)重，表示為：f(x)＝目標(biāo)函數(shù)-λ·|約束函數(shù)|。

38、進一步的，所述選擇操作計算每個個體的選擇概率pi，選擇概率計算公式為：

39、

40、所述交叉操作公式為：

41、xnew＝α·xparent1+(1-α)·xparent2，其中，α是交叉參數(shù)，取值為[0,1]；

42、所述變異操作公式為：

43、xmutated＝xold+β·(xmax-xmin)，其中，β是變異參數(shù)，取值為[-1,1],xmax和xmin分別是控制參數(shù)的最大值和最小值。

44、進一步的，所述遺傳算法還包括自適應(yīng)參數(shù)調(diào)整算法，具體包括：

45、交叉概率調(diào)整：根據(jù)實時反饋信息，通過自適應(yīng)算法動態(tài)調(diào)整交叉概率，交叉概率動態(tài)調(diào)整公式：

46、其中，pc是動態(tài)調(diào)整后的交叉概率，和分別是交叉概率的最大值和最小值，fbest是種群中最優(yōu)個體的適應(yīng)度值，favg是種群的平均適應(yīng)度值，fworst是種群中最差個體的適應(yīng)度值，根據(jù)種群適應(yīng)度分布情況動態(tài)調(diào)整交叉概率，適應(yīng)度差異大時，交叉概率降低，保持種群多樣性；適應(yīng)度差異小時，交叉概率增加，加速搜索過程；

47、變異概率調(diào)整：根據(jù)實時反饋信息，通過自適應(yīng)算法動態(tài)調(diào)整變異概率，變異概率動態(tài)調(diào)整公式：

48、其中，pm是動態(tài)調(diào)整后的變異概率，和分別是變異概率的最大值和最小值，fbest是種群中最優(yōu)個體的適應(yīng)度值，favg是種群的平均適應(yīng)度值，fworst是種群中最差個體的適應(yīng)度值，根據(jù)種群適應(yīng)度分布情況動態(tài)調(diào)整變異概率，適應(yīng)度差異大時，變異概率增加，增加搜索的廣度；適應(yīng)度差異小時，變異概率減少，加速搜索過程。

49、本發(fā)明的有益效果：

50、本發(fā)明，通過實時采集各控制點的操作數(shù)據(jù)并進行智能分析，能夠自動識別過程控制中的不穩(wěn)定因素和精度偏差，及時發(fā)現(xiàn)問題并優(yōu)化控制策略，從而提高過程控制的穩(wěn)定性和精度，保障火電廠運行的高效性和安全性，優(yōu)化后的控制策略能夠更精準(zhǔn)地調(diào)整火電廠設(shè)備的運行參數(shù)，使得系統(tǒng)運行在最佳狀態(tài)下，有效降低能耗和運營成本，提高資源利用率，實現(xiàn)經(jīng)濟效益最大化。

51、本發(fā)明，采用了時滯動態(tài)建模方法進行深入分析，考慮到了時滯因素對穩(wěn)定性和精度的影響，能夠更準(zhǔn)確地模擬實際控制過程，通過對實際數(shù)據(jù)進行建模和參數(shù)估計，能夠精確地識別不穩(wěn)定因素和精度偏差，為后續(xù)的優(yōu)化調(diào)整提供了可靠的依據(jù)，引入了遺傳算法優(yōu)化控制策略的動態(tài)調(diào)整和優(yōu)化，控制策略可以實現(xiàn)自適應(yīng)調(diào)整，根據(jù)實時反饋信息動態(tài)調(diào)整算法參數(shù)，以實現(xiàn)更高效的過程控制，智能化的控制策略優(yōu)化不僅提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和精度，還降低了能耗和成本，為火電廠的運營管理帶來了顯著的經(jīng)濟效益和環(huán)境效益。