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一种针对火电厂流量计数据特点的数据处理算法

摘要：火电厂生产流程中使用了大量流量计。由于工况的复杂性，工质流量数据特征呈现高度的非线性和时变性，给生产系统的监测与控制造成了不可忽视的影响，而现行的常规数据处理方法难以满足系统的要求。基于误差分布的数理统计规律，结合生产实际中的需求，构造了一种针对火电厂流量计数据特性的有效数据处理模型，可以实时提取数据特征，并自动根据当前数据情况对模型即时调整。实验结果表明：该数据处理算法对于电厂的流量数据处理比其他算法更加有效。

关键字：火电厂流量计标准差估计数据融合

火电厂生产流程中使用了大量不同型号的测量仪表，这些仪表在测量原理、精度、数据的重要程度等方面各不相同。从经济成本与效益核算的角度考量，无法对所有待测对象都使用高品质、长寿命的仪表，也无法使用多台仪表同时测量。根据测量对象的重要程度和测量环境的恶劣程度，配备不同个数和型号的测量仪，这就使测量过程中各类数据呈现参差不齐的品质，掺杂着原因繁多的误差信号，对电厂运行人员的日常监视与操作造成了不可忽略的影响，有些情况严重的误差甚至会引发系统连锁误动作，造成重大生产事故。对测量数据进行恰当的处理，滤除掩盖真值的高频波动以及对同一测点不同组数据进行合理融合，可以弥补硬件设备性能的缺陷，为控制系统提供更高品质的现场状态信息，为高精度协调控制奠定坚实基础[1]。电厂实时采样数据特征呈现高度的时变性和非线性，现行常用的数据在线处理算法由于难以快速把握时变的数据特征，难以满足电厂控制系统的需求。

本文以电厂数据特征为基础，构造了一个数据处理模型：快速适应并准确估计当前数据的特征;根据数据特征对高频波动进行恰当的滤除，并将不同数据进行融合，融合过程中定量地剔除离群较大值。模型构造的着重点在于对数据特征快速准确的估计。

1 生产控制系统及测量数据的特点

火电厂的生产控制系统是典型的大规模复杂系统，其特征为：

(1)系统庞大复杂，且非独立完整的一套系统，通常由几大独立系统协调运作，系统间通过通讯接口互传少量关键信息;

(2)系统正常运转时状态变量变化平滑缓慢，呈现大迟滞特性;

(3)大部分生产环节采用逻辑门组合判断方式调节，系统运行规律呈现高度非线性;

(4)现场工况复杂，干扰因素众多，实际数据特性与先验值或理论值存在较大差距;

(5)系统可控设备数量众多，每套设备都有不同的自身特性。

现场测量对象很多，如流量、温度、水位、压力等，本文主要针对流量计采入的数据进行实时处理。现场流量测量对象有水流、油流、蒸汽流等，每种工质各自具有不同的稳、暂态特性，但存在如下共同特点：

(1)多数流量的真值呈现低频非线性变化特性，少数保持固定值基本不变;

(2)重要的流量测量过程采用多个同型传感器同时测量;

(3)同一待测对象的各种同型传感器的实际测量误差表现常常与标称等级不符，并且常常随工况改变而发生相应变化[2];

(4)测量值的误差通常包括：电信号生成与传递时由于电荷布朗运动呈现的噪声，常规复杂工况引起传感器工作不稳定，偶然发生且无法预知的较强扰动。以上各种误差的叠加呈现近似的高斯分布，也有极少数呈现其他类型的分布。

2 常用数据处理方法及其局限

电厂控制系统常用的数据处理包括数据的滤波和多传感器数据的融合2个环节。

原标题：一种针对火电厂流量计数据特点的数据处理算法

投稿与新闻线索：陈女士微信/手机：13693626116 邮箱：chenchen#bjxmail.com（请将#改成@）

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