面向系统辨识的火电控制时序数据可视分析

面向系统辨识的火电控制时序数据可视分析

论文摘要

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.

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 纪连恩,孔雨萌,王炎林,王中原,田彬,张东明

关键词: 可视分析,系统辨识,火电控制,时序数据

来源: 计算机辅助设计与图形学学报 2019年10期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑,基础科学

专业: 非线性科学与系统科学,电力工业,自动化技术

单位: 石油数据挖掘北京市重点实验室,中国石油大学(北京)计算机科学与技术系,北京国电智深控制技术有限公司

基金: 国家自然科学基金(60873093)

分类号: N945.14;TM621;TP273

页码: 1677-1686

总页数: 10

文件大小: 7658K

下载量: 140

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面向系统辨识的火电控制时序数据可视分析
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