CN113919559B 一种综合能源系统设备参数超短期预测方法及装置 （南京南瑞继保电气有限公司）

一种综合能源系统设备参数超短期预测方本发明公开了一种综合能源系统设备参数数据库按照不同的设备工况进行数据划分并计并获取预测模型的输入数据提供判别标准；最间分辨率为5分钟的预测结果。本发明有效提高2采集综合能源系统设备中包括预测参数在内的各设备参确定待预测设备所处运行工况类别，从对应的历史数据x0()2)对参考序列和比较序列进行去量纲初始化处理3)计算去量纲初始化后的参考序列x'0和比较序列在第k个相关参数上的灰色关联系32q2q追溯m个历史数2)由生成紧邻均值序列z"=""(k)},k=1,2,…,m4利用原始基础序列，f"=⃞"(k)},(i=0,1,2,…,q;k=1,2,…,m),计算预测参数x0根据设备当前所处工况的实时标识量λ与判定条件，确定待预测设备所处运行工况类所述从对应的历史数据库中选取与当前时刻最为相似的特征参数原始基础序列的扩展序列作为综合能源系统设备在线预测模型的输入，求解综合能源系统设备在线预测模成历史序列《"(k),通过和预测参数的实测序列"(6)进行相似性判断，找到满足下式式中，为第s+m个点开始到第s+m+f-1个点结束的特征参数历史序列53)将替换下式中",计算"(t)"(k--1):数据采集模块，用于采集综合能源系统设备中包括机理分析模块，用于根据对设备的机理分析从历史数据库的设备参实时预测模块，用于确定待预测设备所处运行工况类别与当前时刻最为相似的特征参数原始基础序列的扩展序列作为综合能源系统设备在线预6x02)对参考序列和比较序列进行去量纲初始化处理3)计算去量纲初始化后的参考序列x'0和比较序列在第k个相关参数上的灰色关联系2q72q追溯m个历史数2)由生成紧邻均值序列z"=""(k)},k=1,2,…,m利用原始基础序列，f"=("(k)},(i=0,1,2,…,q;k=1,2,…,m),计算预测参数x08根据设备当前所处工况的实时标识量λ与判定条件，确定待预测设备所处运行工况类所述从对应的历史数据库中选取与当前时刻最为相似的特征参数原始基础序列的扩展序列作为综合能源系统设备在线预测模型的输入，求解综合能源系统设备在线预测模成历史序列通过和预测参数的实测序列进行相似性判断，找到满足下式式中，为第s+m个点开始到第s+m+f-1个点结束的特征参数历史序列3)将替换下式中f",计算9度的不确定与潜藏的安全风险限制了其在工业领域中的推广应用。[0010]根据对设备的机理分析从历史数据库的设备参数中选取与预测参数相关的表征选取与当前时刻最为相似的特征参数原始基础序列的扩展序列作为综合能源系统设备在x0[0031]3)计算去量纲初始化后的参考序列x'0和比较序列在第k个相关参数上的灰色关2q[0058]2)由生成紧邻均值序列z"=zf"(k)},k=1,2,…,m2的具体计算表达式为：[0074]利用原始基础序列，"={⃞"(k)},(i=0,1,2,…,q;k=1,2,…,m),计算预测参[0075]根据设备当前所处工况的实时标识量λ与判定条件，确定待预测设备所处运行工[0076]所述从对应的历史数据库中选取与当前时刻最为相似的特征参数原始基础序列点组成历史序列"(k),[0088]3)将替换下式中",计算[0098]根据对设备的机理分析从历史数据库的设备参数中选取与预测参数相关的表征λ3x0[0118]=我(1),(2),…(),…,(n)},i=1,2,…,p2q[0150]"={f"(k)},(i=0,1,2,…,q;k=1,2,…,m),[0152]2)由生成紧邻均值序列z"=zf"(k)},k=1,2,…,m2的具体计算表达式为："=,[0168]根据设备当前所处工况的实时标识量λ与判定条件，确定待预测设备所处运行工[0169]所述从对应的历史数据库中选取与当前时刻最为相似的特征参数原始基础序列3)将替换下式中",计算⃞"(k)"(k-1):[0185]如图2所示，第二方面，本发明提供了一种综合能源系统设备参数超短期预测装选取与当前时刻最为相似的特征参数原始基础序列的扩展序列作为综合能源系统设备在[0193]现以综合能源系统中能源设备中的高炉为例，来预测高[0195]获取综合能源系统高炉设备中包括煤气发生量在内的所有设备参数的历史时序x0=我1),(2),…(),…,(n)},i=1,2,…,p[0214]计算得到的灰色关联度中，风量＞焦比x22q[0232]"=,"(k)},(i=0,1,2,…,q;k=1,2,…,m)2的具体计算表达式为：点组成历史序列"(k),[026