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    重庆时时彩什么休市: 基于数据平滑度函数的火电机组负荷准稳态工况聚类算法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201510090659.5

    申请日:

    2015.02.28

    公开号:

    CN104750973A

    公开日:

    2015.07.01

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||著录事项变更IPC(主分类):G06F 19/00变更事项:申请人变更前:河北省电力建设调整试验所变更后:国网河北能源技术服务有限公司变更事项:地址变更前:050091 河北省石家庄市高新区新石北路368号变更后:050091 河北省石家庄市高新区新石北路368号|||实质审查的生效IPC(主分类):G06F 19/00申请日:20150228|||公开
    IPC分类号: G06F19/00(2011.01)I 主分类号: G06F19/00
    申请人: 河北省电力建设调整试验所
    发明人: 李晓光; 卢盛阳; 郭江龙; 米翠丽; 陈二松
    地址: 050091河北省石家庄市高新区新石北路368号
    优先权:
    专利代理机构: 石家庄新世纪专利商标事务所有限公司13100 代理人: 李志民; 陈建民
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201510090659.5

    授权公告号:

    |||||||||

    法律状态公告日:

    2019.01.29|||2018.01.02|||2016.08.24|||2015.07.01

    法律状态类型:

    授权|||著录事项变更|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种基于数据平滑度函数的机组负荷(准)稳态工况聚类算法,其步骤为:(1)通过综合应用统计学方法对采集到的机组负荷数据进行数据预处理,提高所研究数据对象的准确性和一致性,使其能够真实反映机组的运行状况;(2)以数据平滑度函数为准则,截断大于设定临界阈值的单调数据区域,对机组负荷数据进行(准)稳态工况判定;(3)选择符合数据平滑度要求,且满足最短(准)稳态工况时间的机组负荷数据,通过有效的聚类算法获得机组典型工况数据集并存储。本方法灵活适用,适于火电机组负荷数据(准)稳态工况的判定,可以获取机组运行典型工况数据,为后续的机组诊断服务以及机组运行状态分析优化等工作提供了有效的数据支撑。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种基于数据平滑度函数的机组负荷(准)稳态工况聚类算法,包括以下步骤:
    (1)机组负荷数据预处理
    数据预处理是获取机组负荷典型工况数据集的第一步,通过综合应用统计学方法对采集数据进行数据校正,以消除粗大误差和坏值点,使其能够真实反映机组的运行状况;
    (2)定义数据平滑度函数F
    对经过预处理的机组负荷数据集进行(准)稳态判定,以机组负荷数据单调变化的程度大小为判定准则,定义机组负荷数据平滑度函数F;
    (3)通过聚类算法获得机组负荷(准)稳态工况
    按照设定的数据平滑度要求,以数据平滑度函数为准则对数据进行区分和分类,通过聚类获得机组典型工况数据集。

    2.  根据权利要求1所述的一种基于数据平滑度函数的机组负荷(准)稳态工况聚类算法,其特征在于:所述步骤(1)中所述的机组负荷数据预处理,以系统平台历史数据库中2n+1个机组负荷数据为研究对象,标记数据采样间隔节点分别为x-n,x-n+1,…,x-1,x0,x1,…,xn-1,xn,机组负荷数据分别记为W-n,W-n+1,…,W-1,W0,W1,…,Wn-1,Wn,表示在对应间隔节点上系统采集到的机组负荷数据;由于系统平台按照时间每5分钟对实际运行的机组进行一次数据采集,同时将采集到的数据存储在系统数据库中,即系统平台是以时间序列为等距节点的数据采集模式;做变换t=(x-x0)/5,则上述2n+1个等间隔节点变为:t-n=-n,t-n+1=-n+1,…,t-1=-1,t0=0,t1=1,…,tn-1=n-1,tn=n
    用m次多项式拟合机组负荷数据,如下式(1):

    其中,Ci—待定参数(i=0,1,…,m);
    m—阶次因子。
    为了消除粗差和坏值点,需要确定待定参数Ci,构造以下等式:

    应用最小二乘原理,使误差值Rj(-n≤j≤n)的平方和最小,以获得最优的系数Ci,

    公式(3)分别对Ci求偏导,并令其为0,可得以下方程组:

    求解方程组(4),获得最优参数Ci,将其代入公式(1)中从而得到机组负荷数据的回归值以代替原始机组负荷数据Wj。

    3.  根据权利要求1所述的一种基于数据平滑度函数的机组负荷(准)稳态工况聚类算法,其特征在于:所述步骤(2)中定义数据平滑度函数,对经过预处理的机组负荷数据集进行(准)稳态判定,以机组负荷数据单调变化的程度大小为判定准则,定义机组负荷数据平滑度的相关概念如下:
    待判定的机组负荷历史数据为Wi,其中,i=1,2,…n;
    定义机组负荷数据变化量为di=(Wi-Wi-1);
    n个机组负荷数据变化量为Wd,其中
    Wd=d2+d3+…+dn
    为了考核机组负荷数据的波动程度,引入机组负荷数据平滑度函数的概念;
    计算待判定的n个机组负荷数据平均值Wavg,其中

    因此机组负荷数据平滑度函数F为:

    机组负荷数据平滑度F的具体意义是:当指定时间段数据平滑度比较大时,则表示负荷数据呈现单调增加或单调减小的趋势;反之,当数据平滑度较小时,说明负荷数据变化比较平缓;数据平滑度函数是一个介于0和1之间的数。

    4.  根据权利要求1所述的一种基于数据平滑度函数的机组负荷(准)稳态工况聚类算法,其特征在于:所述步骤(3)中通过聚类算法获得机组负荷(准)稳态工况,具体步骤如下:
    输入:某台机组负荷历史数据集;
    输出:机组负荷数据聚类结果,机组典型工况数据;
    Step1:将指定的机组负荷历史数据按照时间序列放入数组中;
    Step2:机组负荷数据预处理,剔除粗差和坏值;
    Step3:定义变量i,并置为零;
    Step4:定义指针W(t),并将其指向机组负荷数据集的初始位置;
    Step5:
    (1)指针指向的位置标记为tI=*W(tI);
    (2)由指针位置向后,扫描机组负荷数组;
    (3)计算该时间段内的机组负荷数据平滑度函数,并做判断;
    如果不满足数据平滑度函数要求,那么:
    {指针W(t)指向扫描数据终止点,重复过程(1)—(3);}
    否则:
    {(4)继续扫描相同数量的机组负荷数据;
    (5)计算所扫描的全部机组负荷数据平滑度函数,并判断;
    如果满足数据平滑度函数要求,那么:
    {重复过程(4)—(5);}
    否则:
    {指针W(t)指向扫描(准)稳态工况数据终止点,并标记为tO=*W(tO);}}
    Ste6:计算tO-tI,并做判断;
    如果(tO-tI)>=1小时,那么:
    {确定为一个机组负荷(准)稳态工况聚类,并标记为一个典型工况数据集;
    计数变量:i=i+1;
    指针W(t)指向扫描数据结束点的下一个数据点处;
    转向过程(1),重复以上过程直到机组负荷数据集中不存在没有被扫描的数据为止;}
    否则:
    {指针W(t)指向扫描数据结束点的下一个数据点处;
    转向过程(1),重复以上过程直到机组负荷数据集中不存在没有被扫描的数据为止;}。

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