申请/专利权人：宝武装备智能科技有限公司

申请日：2023-12-15

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117748485A

主分类号：H02J3/00

分类号：H02J3/00;G06Q50/06;G06Q10/04

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明公开了一种高炉煤气余压透平发电装置发电效率预测方法及系统，本方法采集机组工况数据，同步标记数据的时间标签，从当前时间点连续采集一个月时长的数据，作为算法模型训练的历史数据；数据处理和清洗；计算历史数据的发电效率；确定机组的满负荷运行工况；采用前一个月中的满负荷运行工况数据训练线性模型，并对线性模型参数进行优化得到预测模型；计算预测结果的置信区间；通过发电效率预测和置信区间计算，给出n天内发电效率预测值和预测点的置信区间趋势图；给出机组发电效率低或劣化预警。本系统包括数据采集网络接口、云服务器、Docker服务器、模型Python工程包、卡夫卡消息服务器、消息推送网络接口，实现本预测方法的运行。

主权项：1.一种高炉煤气余压透平发电装置发电效率预测方法，其特征在于本方法包括如下步骤：步骤一、采集TRT机组工况数据，包括TRT发电机输出有功功率、TRT入口煤气流量、TRT入口煤气压力、TRT入口煤气温度、TRT出口煤气压力、TRT出口煤气温度、TRT透平进气侧水平向轴振动、TRT透平进气侧垂直向轴振动数据，采集时同步标记数据的时间标签，从当前时间点连续采集一个月时长的数据，作为算法模型训练的历史数据；步骤二、数据处理和清洗，时间对齐，依据时间标签将同一时间点数据划分为一个数据组；数据清洗，自动剔除异常数据组，异常数据组包括与工况明显不符的数据组、存在缺失数据项的数据组、机组设备更换后对预测结果有较大扰动的数据组；步骤三、计算历史数据中每个数据组的发电效率： 其中，η为机组发电效率、P1为入口煤气压力、P2为出口煤气压力、T1为入口煤气温度、k为绝热指数、Cp为煤气定压热容量、N为发电功率、Q为入口煤气流量；步骤四、采用TRT机组的有功功率和煤气流量参数对TRT机组运行工况进行划分，定义实际运行点的有功功率和煤气流量参数≥95％额定值的点作为TRT机组的满负荷运行工况；步骤五、采用前一个月中的满负荷运行工况数据，使数据起点时间为原点，求取每个数据点的相对时间天数，使用相对时间天数作为线性模型训练数据的x数据，使用前一个月中的满负荷运行工况数据，使用发电效率数据作为线性模型训练数据的y数据；步骤六、训练线性模型，y＝ax+b，即发电效率＝a×相对时间+b；定义误差函数Ea,b用于衡量预测值与实际值之间的差异， 对参数a和b进行优化，使得误差函数Ea,b最小，根据最小二乘法，可以求解出参数a和b的最优解： 其中，E为模型误差函数，a为模型一阶系数，b为模型常数项，y为发电效率实际值，x为相对时间，n为训练数据总数；步骤七、采用训练后的线性模型y＝ax+b预测未来的发电效率，若预测n天后的发电效率，令x＝30+n，即相对时间为当前时间点向前30天的历史纪录时间以及当前时间点向后n天目标预测时间之和，得到n天后的发电效率预测值；步骤八、计算预测结果的置信区间，首先计算预测结果的标准误差RMSE， 其中，n是样本数量，k是线性模型的参数数量，y_i是实际值，y’_i是模型预测值；对于一个正态分布的统计量，95％的置信区间通常为标准误差的1.96倍标准差，计算预测点的95％置信区间：Lower_bound＝y_0-z×RMSE5upper_bound＝y_0+z×RMSE6其中y_0是预测值，RMSE是标准误差，lower_bound是预测值95％置信下限，upper_bound是预测值95％置信上限，z是与置信水平对应的z值，取1.96，这个区间可以用来表示预测结果的可靠性；步骤九、通过发电效率预测和置信区间计算，得到在目标时间点预测到的TRT机组发电效率预测值以及该预测值的置信区间，系统从当前时间点开始向后，计算出n天内每天的发电效率预测结果，并自动给出n天内发电效率预测值和预测点的置信区间趋势图；若n天内出现发电效率预测值低于目标值的情况，系统自动发出机组效率低预警，若发电效率下降趋势变化率超过目标值，系统发出机组劣化加剧预警，所有预警信息通过卡夫卡消息服务向外推送，提醒机组运维人员提前实施相应维护策略。

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百度查询： 宝武装备智能科技有限公司 高炉煤气余压透平发电装置发电效率预测方法及系统

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