本發明屬于電站(zhan)機(ji)組汽水泄漏診斷領(ling)域，更具(ju)體地(di)，涉及一種余熱鍋爐汽水泄漏診斷的數據預處理方法。

技術背景

我(wo)國(guo)電(dian)源結構中比(bi)重較大(da)的(de)燃(ran)煤機(ji)(ji)組(zu)的(de)調(diao)(diao)峰(feng)能(neng)力(li)較差，相比(bi)之(zhi)下，燃(ran)氣(qi)-蒸汽(qi)聯(lian)合循(xun)(xun)環機(ji)(ji)組(zu)具(ju)有啟停快、運(yun)行靈活的(de)特點，調(diao)(diao)峰(feng)能(neng)力(li)好，適合電(dian)網負(fu)荷調(diao)(diao)峰(feng)。這種(zhong)情況使(shi)得我(wo)國(guo)燃(ran)氣(qi)-蒸汽(qi)聯(lian)合循(xun)(xun)環機(ji)(ji)組(zu)長期參(can)與(yu)電(dian)網深度調(diao)(diao)峰(feng)，機(ji)(ji)組(zu)運(yun)行過程(cheng)中負(fu)荷變(bian)化速率(lv)大(da)，運(yun)行工況難以長時間保(bao)持穩定。機(ji)(ji)組(zu)在(zai)(zai)這種(zhong)模式下長期運(yun)行，容(rong)易(yi)產生(sheng)余(yu)熱鍋爐(lu)爐(lu)管泄(xie)漏問題，對電(dian)廠(chang)生(sheng)產的(de)安全(quan)(quan)性(xing)(xing)、經(jing)濟(ji)性(xing)(xing)造(zao)成嚴重的(de)影響(xiang)。在(zai)(zai)機(ji)(ji)組(zu)運(yun)行過程(cheng)中，通(tong)過對相關運(yun)行參(can)數進行故障(zhang)診斷分析(xi)，能(neng)在(zai)(zai)爐(lu)管泄(xie)漏初期及時發(fa)現泄(xie)漏故障(zhang)，控(kong)制故障(zhang)惡化成不可控(kong)的(de)爆管事故，提高電(dian)廠(chang)生(sheng)產與(yu)運(yun)行的(de)安全(quan)(quan)性(xing)(xing)，減少(shao)經(jing)濟(ji)損失(shi)。

由(you)于(yu)燃(ran)氣-蒸汽(qi)聯合循(xun)環(huan)機(ji)(ji)組在(zai)運行過程中長期參(can)與電網(wang)深度調峰，造成其運行數(shu)據變化快，包含大量異常(chang)的(de)(de)、不穩定的(de)(de)、受干(gan)擾的(de)(de)數(shu)據。這些(xie)(xie)數(shu)據不能準確的(de)(de)反映機(ji)(ji)組當前(qian)的(de)(de)運行狀(zhuang)態，當采(cai)用這些(xie)(xie)數(shu)據進(jin)行故(gu)障(zhang)診(zhen)斷(duan)時，無法保(bao)證(zheng)故(gu)障(zhang)診(zhen)斷(duan)的(de)(de)準確率(lv)，會干(gan)擾運行人員對機(ji)(ji)組實(shi)際運行狀(zhuang)態的(de)(de)判斷(duan)。而目前(qian)已有的(de)(de)故(gu)障(zhang)診(zhen)斷(duan)方(fang)法，特(te)別是針(zhen)對燃(ran)氣-蒸汽(qi)聯合循(xun)環(huan)機(ji)(ji)組余熱鍋爐汽(qi)水泄漏故(gu)障(zhang)診(zhen)斷(duan)方(fang)法，缺少對運行數(shu)據預處理的(de)(de)關(guan)注(zhu)，泄漏診(zhen)斷(duan)準確率(lv)較低。

技術實現要素：

針對現有(you)技術(shu)存在(zai)的不足或改(gai)進需求，本發明提(ti)供了一種余熱鍋(guo)爐汽水(shui)泄漏(lou)診斷的數(shu)據預處理方法，能有(you)效提(ti)高機組(zu)汽水(shui)泄漏(lou)診斷的準確率。

為(wei)了達(da)到上(shang)述目的，按(an)照本發(fa)明(ming)，提供(gong)了一種余熱鍋爐汽水泄漏診(zhen)斷的數(shu)據(ju)預(yu)處理方法(fa)，其特征在于，該方法(fa)包含以下(xia)步驟：

(1)運行數據的采集與記錄：獲取機組各個時刻的運行數據，按時間序列以矩陣的形式記錄為X＝{x_ij}，其(qi)中機(ji)組(zu)每(mei)(mei)一(yi)(yi)時刻(ke)的(de)運行(xing)(xing)數據值(zhi)作為(wei)(wei)該矩(ju)(ju)陣(zhen)的(de)一(yi)(yi)行(xing)(xing)，機(ji)組(zu)每(mei)(mei)一(yi)(yi)條運行(xing)(xing)屬性的(de)值(zhi)作為(wei)(wei)該矩(ju)(ju)陣(zhen)的(de)一(yi)(yi)列，1≤i≤m，1≤j≤n，m和(he)n分別矩(ju)(ju)陣(zhen)X的(de)行(xing)(xing)數和(he)列數；

(2)剔除運行數據中的異常值：對矩陣X中的每一列數據沿時間方向分別進行異常值判斷，得到每列數據中異常數據所對應的下標構成的集合E_j，遍歷(li)各列(lie)，然(ran)后對(dui)(dui)(dui)各列(lie)異常(chang)(chang)數(shu)(shu)據所(suo)對(dui)(dui)(dui)應(ying)(ying)的(de)下標(biao)構成的(de)集合進行并集計算，則得到數(shu)(shu)據矩(ju)陣X中全部(bu)異常(chang)(chang)數(shu)(shu)據所(suo)對(dui)(dui)(dui)應(ying)(ying)的(de)下標(biao)的(de)集合E，然(ran)后在矩(ju)陣X中剔(ti)除異常(chang)(chang)數(shu)(shu)據時(shi)間(jian)點集合E中每個下標(biao)所(suo)對(dui)(dui)(dui)應(ying)(ying)的(de)那(nei)一(yi)行運行數(shu)(shu)據；

(3)篩選穩定工況下的運行數據：根據機組實際運行特點選擇特征運行屬性進行穩態判斷，得到各個特征運行屬性中穩態數據所對應的下標的集合S_j，對得到的所有的穩態數據下標集合S_j進(jin)行交集運算，則得到數據(ju)矩陣X中穩態數據(ju)所(suo)對應的(de)下標的(de)集合(he)S；

(4)對運行數據進行噪聲過濾和聚合：在矩陣X的穩態數據下標集合E中去掉屬于矩陣X的異常數據下標集合S中的元素，即S'＝S-(S∩E)，得到用于故障診斷的有效數據所對應的下標集合S'，然后對有效數據下標集合S'進行穩態段判斷，獲得同一穩態段數據的均值其中，1≤k≤M，M為有效數據下標集合S'中穩態段的數量，{k₁,k₂,...,k_H}為同(tong)一(yi)穩態(tai)段中連續的下標，H為該穩態(tai)段內(nei)樣(yang)本的數(shu)量，以此(ci)方式(shi)，獲得用于故障診斷分析(xi)的數(shu)據集

優選地，在所述步驟(1)中，針對余熱鍋爐汽水泄漏(lou)診斷問(wen)題，選擇的(de)運(yun)行屬性為機組負荷、給水流量、蒸(zheng)汽流量、聯箱液位和聯箱壓強(qiang)。

優選地，在所述步驟(2)中判斷運行數據中的(de)(de)異常值(zhi)可采(cai)用下述的(de)(de)方法(a)或方法(b),具(ju)體如下：

(a)根據數值的大小進行判斷，即對于數據矩陣中第j列的第i行運行數據x_ij，當x_ij≤0時，則第i行的數值全部為異常數據，記為{i}∈E_j；

(b)根據數值的變化率進行判斷，即對于數據矩陣中第j列的第i'-1行運行數據x_(i'-1)j和第i'行運行數據x_i'_j，當|x_i'j-x_(i′-1)j|≤δ_j時，則第i'行和第i'-1行數據為異常數據，并記為{i'-1,i'}∈E_j，其中，i'＝2,3,...,m，j＝1,2,...,n，δ_j為第j個運行屬性變化(hua)率的(de)控制限。

優選(xuan)地，負荷、給水流(liu)(liu)量(liang)、蒸汽流(liu)(liu)量(liang)按(an)方法(a)判斷異常值，聯(lian)箱液(ye)位、聯(lian)箱壓強按(an)方法(b)判斷異常值。

優選地，在方法(b)中運行數據變化率控制限δ_j＝0.005max(x_ij)。

優選地，在所述步驟(3)中穩態數據篩選具體方法如下：對于特征運行屬性X_j＝[x_1j,x_2j,...,x_mj]^T，當其第i”-1行數據x_(i”-1)j和第i”行數據x_i”j滿足|x_i”j-x_(i”-1)j|≤△_j時，則第i”-1行和第i”行數據為穩態數據，并且記為{i”-1,i”}∈S_j，其中，i”＝2,3,...,m，j＝1,2,...,n，△_j為第(di)j個特征運行(xing)屬性穩態篩選的控制(zhi)限。

優(you)選地(di)，選擇機組負荷作為(wei)特征運行屬性來判斷穩態，穩態篩選的(de)控制(zhi)限為(wei)機組最(zui)大發(fa)電功率的(de)3％-5％。

優(you)選(xuan)地，所述步驟(4)中穩(wen)態段(duan)(duan)判斷(duan)的(de)具體(ti)方法如下：將穩(wen)態數(shu)據(ju)下標(biao)集(ji)合(he)(he)S'中連續的(de)下標(biao)看作同一(yi)(yi)穩(wen)態數(shu)據(ju)段(duan)(duan)，統(tong)計同一(yi)(yi)穩(wen)態段(duan)(duan)內(nei)元(yuan)素個數(shu)，如果(guo)元(yuan)素個數(shu)小于限(xian)制(zhi)值，則將該穩(wen)態段(duan)(duan)數(shu)據(ju)判斷(duan)為(wei)不(bu)可靠穩(wen)態段(duan)(duan)，從(cong)集(ji)合(he)(he)S'中刪(shan)掉，并且(qie)元(yuan)素個數(shu)限(xian)制(zhi)值根據(ju)采樣周(zhou)期確定，其覆蓋90分鐘以上的(de)運行歷(li)史。

總的(de)來說，本發明細致地(di)從異常數(shu)據、不穩定數(shu)據、噪聲數(shu)據三方面對燃氣(qi)-蒸汽聯合循環機組歷史運行數(shu)據進(jin)行了預處(chu)理，使獲得的(de)數(shu)據能很好(hao)地(di)反映機組的(de)運行狀態(tai)。采用處(chu)理后的(de)數(shu)據進(jin)行故障診斷分析，能提高故障診斷的(de)準(zhun)確率。

附圖說明

圖1是數據(ju)預處理的流程示(shi)意圖；

圖2是(shi)針(zhen)對(dui)機(ji)組負荷數(shu)據(ju)(ju)的穩態數(shu)據(ju)(ju)篩選示例。

具體實施方式

為了使本發(fa)(fa)(fa)明的(de)(de)目的(de)(de)、技(ji)術(shu)方案及有(you)點更加清楚明白，以(yi)下結合附圖(tu)對本發(fa)(fa)(fa)明進(jin)行進(jin)一步詳(xiang)細(xi)說(shuo)明。應當理(li)解(jie)，此處所描述的(de)(de)具體實施方式僅用(yong)于解(jie)釋本發(fa)(fa)(fa)明，并(bing)不用(yong)于限定本發(fa)(fa)(fa)明。本領域技(ji)術(shu)人員(yuan)在(zai)本發(fa)(fa)(fa)明的(de)(de)精神和原理(li)啟(qi)發(fa)(fa)(fa)下，可作各種修改、等同替(ti)換或改進(jin)。但這些變更或修改均在(zai)申請待批(pi)的(de)(de)保護范(fan)圍內(nei)。

參照圖1，一種余熱鍋(guo)爐汽水泄漏診斷的數據(ju)預處(chu)理方法，其(qi)特(te)征在于，該方法包(bao)含以下(xia)步驟：

(1)運行數據采集與記錄：獲取機組各個時刻的運行數據，按時間序列以矩陣的形式記錄為X＝{x_ij}，其中機組每一(yi)(yi)時刻(ke)的(de)運行數(shu)據值(zhi)(zhi)作(zuo)為該矩陣的(de)一(yi)(yi)行，機組每一(yi)(yi)條運行屬性的(de)值(zhi)(zhi)作(zuo)為該矩陣的(de)一(yi)(yi)列，1≤i≤m，1≤j≤n，m和n分別(bie)矩陣X的(de)行數(shu)和列數(shu)；

(2)剔除運行數據中的異常值：對矩陣X中的每一列數據沿時間方向分別進行異常值判斷，得到每列數據中異常數據所對應的下標構成的集合E_j，遍歷(li)各列(lie)，然后對各列(lie)異常數(shu)據(ju)(ju)所對應(ying)的(de)下標構成的(de)集(ji)(ji)合進(jin)行(xing)并集(ji)(ji)計算，則得到數(shu)據(ju)(ju)矩陣(zhen)(zhen)X中(zhong)(zhong)全部異常數(shu)據(ju)(ju)所對應(ying)的(de)下標的(de)集(ji)(ji)合E，然后在矩陣(zhen)(zhen)X中(zhong)(zhong)剔除異常數(shu)據(ju)(ju)時間點集(ji)(ji)合E中(zhong)(zhong)每個時間點所對應(ying)的(de)那一(yi)行(xing)運行(xing)數(shu)據(ju)(ju)；

(3)篩選穩定工況下的運行數據：根據機組實際運行特點選擇特征運行屬性進行穩態判斷，得到各個特征運行屬性中穩態數據所對應的下標的集合S_j，對得到的所有的穩態數據下標集合S_j進(jin)行交集(ji)運(yun)算(suan)，則得到數(shu)據(ju)矩陣X中(zhong)穩態數(shu)據(ju)所對應的(de)下標的(de)集(ji)合(he)S；

(4)對運行數據進行噪聲過濾和聚合：在矩陣X的穩態數據下標集合E中去掉屬于矩陣X的異常數據下標集合S中的元素，即S'＝S-(S∩E)，得到用于故障診斷的有效數據所對應的下標集合S'，然后對有效數據下標集合S'進行穩態段判斷，獲得同一穩態段數據的均值其中，1≤k≤M，M為有效數據下標集合S'中穩態段的數量，{k₁,k₂,...,k_H}為同一穩態段(duan)中連續的下標，H為該(gai)穩態段(duan)內(nei)樣本(ben)的數量，以此方式(shi)，獲得用于(yu)故障(zhang)診(zhen)斷分析的數據集

進一步，在所述步驟(1)中，針對(dui)余熱(re)鍋爐汽水(shui)泄漏診斷問題，選(xuan)擇的運行屬性(xing)為機(ji)組負荷、給水(shui)流量(liang)、蒸(zheng)汽流量(liang)、聯箱液位和聯箱壓(ya)強。

進一步，在(zai)所述(shu)(shu)步驟(2)中(zhong)判斷運行數據中(zhong)的異常值可采用下述(shu)(shu)的方(fang)(fang)法(a)或(huo)方(fang)(fang)法(b),具體如(ru)下：

(a)根據數值的大小進行判斷，即對于數據矩陣中第j列的第i行運行數據x_ij，當x_ij≤0時，則第i行的數值全部為異常數據，記為{i}∈E_j；

(b)根據數值的變化率進行判斷，即對于數據矩陣中第j列的第i'-1行運行數據x_(i'-1)j和第i'行運行數據x_i'j，當|x_i'j-x_(i'-1)j|≤δ_j時，則第i'行和第i'-1行數據為異常數據，并記為{i'-1,i'}∈E_j，其中，i'＝2,3,...,m，j＝1,2,...,n，δ_j為第j個(ge)運(yun)行(xing)屬性(xing)變化率的控(kong)制限。

進一步，負荷、給水(shui)流量、蒸(zheng)汽流量按(an)方法(a)判斷異(yi)常值，聯箱(xiang)液位、聯箱(xiang)壓強按(an)方法(b)判斷異(yi)常值。

進一步，在方法(b)中運行數據變化率控制限δ_j＝0.005max(x_ij)。

進一步，在所述步驟(3)中穩態數據篩選具體方法如下：對于特征運行屬性X_j＝[x_1j,x_2j,...,x_mj]^T，當其第i”-1行數據x_(i”-1)j和第i”行數據x_i”j滿足|x_i”j-x_(i”-1)j|≤△_j時，則第i”-1行和第i”行數據為穩態數據，并且記為{i”-1,i”}∈S_j，其中，i”＝2,3,...,m，j＝1,2,...,n，△_j為第j個特(te)征運(yun)行屬性(xing)穩態篩選的控制(zhi)限(xian)。

進(jin)一步(bu)，選(xuan)(xuan)擇(ze)機組(zu)負荷作(zuo)為特征運行(xing)屬性來判(pan)斷穩態，穩態篩選(xuan)(xuan)的(de)控制限為機組(zu)最(zui)大(da)發電功率的(de)3％-5％。

進一(yi)步，所述步驟(4)中(zhong)穩態段判(pan)斷(duan)的(de)(de)具體(ti)方法(fa)如下(xia)：將(jiang)穩態數據(ju)下(xia)標集合(he)S'中(zhong)連續的(de)(de)下(xia)標看作同一(yi)穩態數據(ju)段，統計同一(yi)穩態段內(nei)元(yuan)素個(ge)數，如果元(yuan)素個(ge)數小于限制值，則將(jiang)該穩態段數據(ju)判(pan)斷(duan)為不可靠穩態段，從集合(he)S'中(zhong)刪掉，并且元(yuan)素個(ge)數限制值根據(ju)采樣(yang)周期確定，其覆蓋(gai)90分(fen)鐘(zhong)以上的(de)(de)運行歷史(shi)。

以(yi)下結合具體(ti)數值來進一步進行說(shuo)明。

針對余(yu)熱鍋爐汽水(shui)泄漏診斷的(de)具體(ti)問題，選擇機組(zu)負(fu)荷、給水(shui)流(liu)(liu)量、蒸汽流(liu)(liu)量、聯箱液位、聯箱壓強作(zuo)為(wei)(wei)進(jin)行分析的(de)運(yun)行屬(shu)性，按照時間序列構(gou)建數據矩(ju)陣(zhen)X。數據矩(ju)陣(zhen)X的(de)采(cai)樣周期為(wei)(wei)10分鐘(zhong)，覆(fu)蓋了機組(zu)5個月(yue)的(de)運(yun)行歷史，即矩(ju)陣(zhen)X大小為(wei)(wei)22032×6。

對數據(ju)矩陣的(de)(de)每一(yi)列以次進行異(yi)常(chang)(chang)值(zhi)判斷(duan)(duan)，機(ji)組負荷、給水流(liu)量(liang)、蒸汽流(liu)量(liang)采(cai)用根據(ju)數據(ju)值(zhi)大小進行判斷(duan)(duan)的(de)(de)方(fang)法，聯箱(xiang)液位(wei)、聯箱(xiang)壓(ya)強(qiang)采(cai)用根據(ju)數據(ju)值(zhi)變化率進行判斷(duan)(duan)的(de)(de)方(fang)法。對基于6個屬性得到(dao)的(de)(de)異(yi)常(chang)(chang)數據(ju)下(xia)標集合進行并集計算(suan)，并集中的(de)(de)重復的(de)(de)元(yuan)素只(zhi)保留一(yi)次，得到(dao)矩陣X中異(yi)常(chang)(chang)數據(ju)的(de)(de)下(xia)標集合E。

根(gen)據機組(zu)運(yun)行的實際情況，選擇機組(zu)負荷作為(wei)特征運(yun)行屬性，進行穩態篩(shai)選，得到矩陣X中穩態數據下(xia)標集(ji)合(he)S。

對(dui)于(yu)(yu)得(de)到的(de)異(yi)常(chang)(chang)數(shu)(shu)(shu)據(ju)下標(biao)集合E和穩態(tai)數(shu)(shu)(shu)據(ju)下標(biao)集合S，將穩定數(shu)(shu)(shu)據(ju)下標(biao)集合S中包含的(de)異(yi)常(chang)(chang)數(shu)(shu)(shu)據(ju)下標(biao)集合E中的(de)元(yuan)素(su)剔除(chu)，即S'＝S-(S∩E)。為(wei)了保(bao)證穩態(tai)數(shu)(shu)(shu)據(ju)判斷的(de)有效性，對(dui)穩態(tai)數(shu)(shu)(shu)據(ju)下標(biao)集合S'統計每一穩態(tai)段的(de)元(yuan)素(su)數(shu)(shu)(shu)量，將元(yuan)素(su)數(shu)(shu)(shu)量少于(yu)(yu)9個的(de)穩態(tai)段刪(shan)掉。最(zui)終，含有1650個元(yuan)素(su)的(de)穩態(tai)數(shu)(shu)(shu)據(ju)下標(biao)集合S'被劃(hua)分為(wei)233個穩態(tai)數(shu)(shu)(shu)據(ju)段。

參照(zhao)圖2，為對運行數(shu)據進行異(yi)常(chang)值剔(ti)(ti)除和(he)穩態篩選后(hou)得到的下標在機(ji)組負荷屬(shu)性上的反映，其中“*”標識(shi)出了剔(ti)(ti)除異(yi)常(chang)值和(he)穩態篩選后(hou)的數(shu)據。由圖可見，有效數(shu)據是一(yi)(yi)段一(yi)(yi)段地出現的。

根據穩態數(shu)據下標集合S'劃分(fen)穩態段(duan)(duan)，對同一穩態段(duan)(duan)的運行數(shu)據進行均(jun)值聚合，過濾(lv)數(shu)據中的噪聲，即得到新的、用(yong)于(yu)故障診斷分(fen)析的數(shu)據集即用(yong)于(yu)泄漏診斷的的數(shu)據矩陣的大小為233×6。

本(ben)領域的(de)(de)技術人員容易(yi)理解，以上所述僅(jin)為(wei)本(ben)發明的(de)(de)較佳實施例而已(yi)，并不(bu)用以限(xian)制本(ben)發明，凡在本(ben)發明的(de)(de)精(jing)神和原則之(zhi)內(nei)所作的(de)(de)任何修改(gai)、等(deng)同替換和改(gai)進等(deng)，均應包(bao)含在本(ben)發明的(de)(de)保護(hu)范(fan)圍之(zhi)內(nei)。