基于SIS系統(tǒng)的過程數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用研究

摘 要：通過對(duì)在電廠中廣泛應(yīng)用的SIS系統(tǒng)的過程數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究，提出面向電廠SIS系統(tǒng)過程控制數(shù)據(jù)挖掘的解決方案。針對(duì)SIS系統(tǒng)主要的性能優(yōu)化、經(jīng)濟(jì)分析等高級(jí)應(yīng)用功能，以機(jī)組最主要的負(fù)荷控制為例，進(jìn)行算法的實(shí)際應(yīng)用，取得良好效果。

關(guān)鍵詞：SIS系統(tǒng)；數(shù)據(jù)挖掘；數(shù)據(jù)聚類；可視化

中圖分類號(hào)：TP311

當(dāng)前，電廠中大容量、高參數(shù)運(yùn)行的超臨界、超超臨界發(fā)電機(jī)組發(fā)展迅猛，對(duì)機(jī)組運(yùn)行的自動(dòng)化水平提出了更高的標(biāo)準(zhǔn)和要求。隨著信息技術(shù)和控制技術(shù)的發(fā)展，火電廠廠級(jí)監(jiān)控信息系統(tǒng)（Supervisory Information System，簡(jiǎn)稱SIS）被提出，以達(dá)到節(jié)能降耗、安全運(yùn)行、提高生產(chǎn)效率和經(jīng)濟(jì)效益的根本目標(biāo)，得到廣泛應(yīng)用。而發(fā)電機(jī)組容量越大，系統(tǒng)需要控制的點(diǎn)越多，如300MW機(jī)組需要控制的點(diǎn)大概在8000個(gè)左右，而1000MW的超臨界機(jī)組控制點(diǎn)達(dá)到15000左右。面對(duì)采集到的海量數(shù)據(jù)，如何進(jìn)行分析處理并將結(jié)果反饋于實(shí)際運(yùn)行控制中，具有極大的實(shí)際意義。

1 SIS系統(tǒng)與數(shù)據(jù)挖掘

SIS系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)DCS系統(tǒng)與電廠管理信息系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)交換[1]，主要用以輔助車間實(shí)時(shí)生產(chǎn)信息、整合電廠各機(jī)組，并在優(yōu)化分析的基礎(chǔ)上為運(yùn)行管理提供實(shí)時(shí)生產(chǎn)指導(dǎo)，是介于管理信息系統(tǒng)和鍋爐、汽輪機(jī)、電氣設(shè)備等底層執(zhí)行系統(tǒng)之間的“管理控制中間件”。SIS系統(tǒng)完成生產(chǎn)運(yùn)行優(yōu)化、故障檢測(cè)以及設(shè)備狀態(tài)分析的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)庫，實(shí)際多采用INSQL、PI等數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，通過與DCS等系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)連接，建立起實(shí)時(shí)/歷史數(shù)據(jù)庫平臺(tái)，自動(dòng)采集并存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。SIS系統(tǒng)的各個(gè)功能軟件模塊和數(shù)據(jù)接口都建立在數(shù)據(jù)平臺(tái)的基礎(chǔ)上。

數(shù)據(jù)挖掘通過對(duì)數(shù)據(jù)的逐個(gè)分析，從海量數(shù)據(jù)中尋找潛藏的規(guī)律，主要有對(duì)象確認(rèn)、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、規(guī)律探尋和結(jié)果展示4個(gè)步驟。第一步是明確數(shù)據(jù)挖掘的目的和對(duì)象；第二步是找到與對(duì)象相關(guān)的數(shù)據(jù)源，選取所需的數(shù)據(jù)整合成用于數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)模型；第三步是選擇某種可行的算法將數(shù)據(jù)集所含的規(guī)律挖掘出來；第四步是用可視化的方式將找出的規(guī)律結(jié)果呈現(xiàn)出來。

近年來，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電力行業(yè)開始應(yīng)用，主要是發(fā)電機(jī)組主要變量數(shù)據(jù)本身具有多元性、動(dòng)態(tài)性、關(guān)聯(lián)性的特點(diǎn)，通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析、分類統(tǒng)計(jì)、聚類分析等，可以將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成有用的信息和知識(shí)以提高生產(chǎn)效率。

2 方案設(shè)計(jì)

在電力系統(tǒng)的生產(chǎn)過程中，幾乎每個(gè)生產(chǎn)裝置都存在多個(gè)被監(jiān)控的過程變量，它們彼此之間存在著密切的關(guān)聯(lián)關(guān)系，共同表征了該生產(chǎn)裝置的運(yùn)行狀態(tài)。以某機(jī)組負(fù)荷為基本目標(biāo)，可根據(jù)數(shù)據(jù)庫中記錄的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)推導(dǎo)出不同負(fù)荷點(diǎn)對(duì)應(yīng)的風(fēng)、煤、水的運(yùn)行范圍。在采樣時(shí)間足夠長(zhǎng)的前提下，可以認(rèn)為歷史數(shù)據(jù)點(diǎn)涵蓋了該工業(yè)過程所有可能出現(xiàn)的狀態(tài)，對(duì)于之后新的工作點(diǎn)數(shù)據(jù)，如果落在最佳工作區(qū)內(nèi)，則認(rèn)為該工作點(diǎn)處于正常狀況，反之則認(rèn)為其處于非正常狀況，進(jìn)而發(fā)出報(bào)警信息。本系統(tǒng)采用基于高維橢球模型的數(shù)據(jù)聚類方法，其思想是多個(gè)變量的數(shù)據(jù)集可構(gòu)成一個(gè)高維數(shù)據(jù)空間。首先通過數(shù)據(jù)聚類將該數(shù)據(jù)集根據(jù)一定的規(guī)則劃分成若干個(gè)子集，使得具有相似特征的數(shù)據(jù)點(diǎn)歸于一類，形成一個(gè)聚簇，特征不相似的數(shù)據(jù)點(diǎn)則應(yīng)該歸于不同的聚簇中。在數(shù)據(jù)聚類結(jié)束后，往往形成一系列的聚簇，不同個(gè)數(shù)的數(shù)據(jù)點(diǎn)被包含在每個(gè)聚簇中，選擇一個(gè)實(shí)體模型來表示聚簇的輪廓形狀。采用高維橢球體作為聚簇之后的數(shù)據(jù)模型，然后將該模型表示出來，達(dá)到可視的效果[2]。這里主要采用資源受限條件下的高維橢球聚類法，該方法具有運(yùn)算復(fù)雜度低、所需的輸入?yún)?shù)少、不需提前了解聚簇個(gè)數(shù)、自動(dòng)檢測(cè)并繪制聚簇輪廓等優(yōu)勢(shì)，其基本步驟如下：

（1）數(shù)據(jù)初始化：將輸入的原始數(shù)據(jù)空間劃分成一系列固定大小的N維存儲(chǔ)單元，并把包含至少一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的非空存儲(chǔ)單元找出來，這里預(yù)設(shè)每一個(gè)維度中存儲(chǔ)單元網(wǎng)格基準(zhǔn)為參數(shù)；

（2）存儲(chǔ)單元修剪：計(jì)算每個(gè)存儲(chǔ)單元中包含數(shù)據(jù)點(diǎn)的平均個(gè)數(shù)，移除包含數(shù)據(jù)點(diǎn)個(gè)數(shù)低于該平均個(gè)數(shù)1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的存儲(chǔ)單元，這樣可以使包含處于真實(shí)聚簇邊緣點(diǎn)的單元被移除；在剩下的每一個(gè)存儲(chǔ)單元中擬合出一個(gè)高維橢球涵蓋存儲(chǔ)單元里的數(shù)據(jù)點(diǎn)，使該橢球至少涵蓋了95%個(gè)數(shù)的數(shù)據(jù)點(diǎn)，這里是通過判斷數(shù)據(jù)點(diǎn)與橢球中心的馬氏距離是否在預(yù)設(shè)臨界值以內(nèi)來確定是否將該點(diǎn)放在橢球內(nèi)；

（3）擴(kuò)張和重調(diào)整：通過特征矩陣乘以統(tǒng)一的縮放系數(shù)來實(shí)現(xiàn)橢圓的擴(kuò)大，調(diào)整橢球邊界將更多的數(shù)據(jù)點(diǎn)容納進(jìn)來，直到達(dá)到預(yù)先設(shè)定的終止標(biāo)準(zhǔn)。每一次擴(kuò)張之后，由于加入了新的數(shù)據(jù)點(diǎn)，要根據(jù)新的特征矩陣來計(jì)算新的橢球中心，然后以新的中心來判斷是否加入新的數(shù)據(jù)點(diǎn)；

（4）移除多余橢球：對(duì)于彼此非常臨近的橢球（通過兩個(gè)橢球中心的歐氏距離是否在預(yù)設(shè)的閾值范圍內(nèi)來判斷），選擇一個(gè)容納數(shù)據(jù)點(diǎn)最多的橢球后，移除其它的臨近多余橢球。

經(jīng)過以上步驟之后，可獲得一些高維橢球，對(duì)獲得的高維橢球體進(jìn)行平面化處理，生成可視化模型[3]。簡(jiǎn)而言之，對(duì)于一個(gè)對(duì)象進(jìn)行模型建立，主要包括：數(shù)據(jù)初始化，去除非正常狀況工作點(diǎn)，數(shù)據(jù)的聚類，高維橢球面到二維平面的投影，橢球至平行坐標(biāo)系的曲線繪制，繪制降維縮減空間[4]。

3 具體應(yīng)用

試驗(yàn)對(duì)象選取目前國(guó)內(nèi)占據(jù)主流的300MW亞臨界燃煤機(jī)組，其SIS系統(tǒng)采用PI數(shù)據(jù)庫采集數(shù)據(jù)。工藝變量選擇除考慮相關(guān)性密切程度，還要考慮機(jī)組工藝。對(duì)火電機(jī)組來說，其主要參考指標(biāo)是負(fù)荷、壓力和溫度，其根源是由風(fēng)、煤、水來決定。因此，結(jié)合實(shí)際運(yùn)行工況，選取了5個(gè)主要工藝變量：機(jī)組實(shí)發(fā)負(fù)荷為主要對(duì)象，主蒸汽壓力、主給水流量、總風(fēng)量和總給煤量為數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)數(shù)據(jù)源。

對(duì)該機(jī)組的生產(chǎn)過程進(jìn)行歷史數(shù)據(jù)收集，建立機(jī)組運(yùn)行主要工藝變量的高維空間模型，檢驗(yàn)高維數(shù)據(jù)空間建模與可視化表達(dá)的核心技術(shù)?；诓杉降臋C(jī)組2014年1月份生產(chǎn)運(yùn)行的20天歷史數(shù)據(jù)，建立前述5個(gè)工藝變量的高維空間模型。

采用前述的高維橢圓體等數(shù)學(xué)模型對(duì)高維空間數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)分類與建模，生成主要工藝變量的幾何空間模型，然后建立可視化的5維空間的數(shù)學(xué)模型在SIS系統(tǒng)的用戶界面層顯示。知道負(fù)荷點(diǎn)的具體數(shù)值，則可確定該負(fù)荷點(diǎn)下的主要工藝變量的的變化范圍，如果其不在變化范圍內(nèi)，說明該數(shù)據(jù)點(diǎn)存在錯(cuò)誤或者生產(chǎn)狀態(tài)發(fā)生明顯改變。

本技術(shù)的應(yīng)用將多維的空間轉(zhuǎn)換為坐標(biāo)系加以顯示，不僅可以為管理層人員觀察機(jī)組運(yùn)行情況有一直觀印象，也可以給機(jī)組運(yùn)行人員尤其是新員工提供工藝變量的操作參考范圍，在保證機(jī)組運(yùn)行安全性的同時(shí)，提高機(jī)組運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性。

4 結(jié)束語

本技術(shù)基于電廠已有SIS系統(tǒng)中海量數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，實(shí)現(xiàn)了機(jī)組主要工藝變量之間關(guān)系的可視化，提供了運(yùn)行設(shè)備可靠運(yùn)行的參考范圍，不但保證了機(jī)組安全運(yùn)行的需求，更可提高機(jī)組燃燒效率，對(duì)耗能大戶的火電機(jī)組實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排起到積極作用。

參考文獻(xiàn)：

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作者簡(jiǎn)介：李巍?。?981-），女，山東淄博人，講師，山東大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院工學(xué)碩士研究生，研究方向：數(shù)據(jù)挖掘、信息系統(tǒng)、智能控制。

作者單位：山東藝術(shù)學(xué)院 信息中心，濟(jì)南 250014