面向系统辨识的火电控制时序数据可视分析

摘要：

对火电控制历史数据进行分析和建模, 能有效地帮助用户实现更优的机组运行控制. 由于这类控制数据的复杂性, 传统系统辨识过程非常烦琐, 甚至难以得到有效结果. 为此, 将可视分析技术引入系统辨识中, 与自动建模算法集成, 设计了面向系统辨识的可视分析系统 imDCS, 在时序数据特征分析、模型建立和筛选评估以及模型迭代优化等各阶段支持控制系统建模的全过程. 通过多种可视化映射技术和交互联动视图支持多层次模型筛选过程; 通过分组视图与堆叠视图展示高维多元模型结构; 通过精度评估组合视图支持用户从不同侧面评估模型性能. 与领域专家合作, 基于电厂真实控制数据和运行优化需求进行了案例分析和评估, 结果表明, 该系统在工业控制数据分析和建模中具有更高的有效性和可用性.

关键词：可视分析、系统辨识、火电控制、时序数据

所属期刊栏目：31

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60873093

在线出版日期：2019-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1677-1686