本技術涉及燃氣鍋爐控制，特別是涉及基于dcs的燃氣鍋爐智能化控制系統及方法。

背景技術：

1、dcs智能化控制系統可以實現對于燃氣鍋爐運行過程中的集中管理和分散控制，燃氣鍋爐運行過程中涉及多種監測參數，現有的dcs智能化控制系統無法全面監測和評估燃氣鍋爐的運行情況，導致不能根據實際情況自動調整控制策略，降低燃氣鍋爐的控制效率，不能保證燃氣鍋爐的正常穩定運行。

技術實現思路

1、為解決上述技術問題，本技術提供了基于dcs的燃氣鍋爐智能化控制系統及方法，通過設定多個監測指標并確定監測指標的特征監測數據，根據特征監測數據生成監測評價值并判斷是否需要對監測指標的關聯控制數據進行調整，若需要，生成多個待定子調整策略，對多個待定子調整策略進行沖突分析并優化，確定最終的調整策略，全面監測并準確評估燃氣鍋爐的運行情況，并根據實際運行情況調整對應的控制數據，提高燃氣鍋爐控制系統的控制效率，保證燃氣鍋爐的正常穩定運行。

2、本技術的一些實施例中，提供了基于dcs的燃氣鍋爐智能化控制系統，包括：

3、設定模塊，用于預先設定多個監測指標，獲取每個監測指標的特征監測數據，根據特征監測數據生成對應監測指標的監測評價值；

4、構建模塊，用于對每個監測指標的歷史控制日志進行分析，確定每個監測指標的歷史關聯控制數據以及對應的歷史關聯特征，并構建對應的關聯影響模型；

5、判斷模塊，用于根據當前監測評價值判斷是否生成當前關聯控制數據的調整指令，若是，基于關聯影響模型以及監測評價值生成關聯特征；

6、調整模塊，用于根據關聯特征生成對應關聯控制數據的待定子調整策略，對多個待定子調整策略進行沖突分析和優化，得到最終的調整策略，按照最終的調整策略生成當前調整指令。

7、在本技術的一些實施例中，所述判斷模塊還包括：

8、若否，獲取當前監測周期的對應監測指標的監測評價值，并構建當前周期的監測評價值變化曲線；

9、獲取監測評價值變化曲線的變化特征，并根據變化特征對監測評價值變化曲線進行曲線外推，得到未來時段的多個預測監測評價值；

10、將預測監測評價值與對應監測指標的預設監測評價值閾值進行對比，得到多個預測監測評價值差值；

11、獲取未來時段的多個預測監測評價值的預測變化特征，根據預測變化特征以及預測監測評價值差值生成對應監測指標的預測趨勢系數；

12、預先設定預測趨勢系數閾值；

13、若預測趨勢系數小于預測趨勢系數閾值，生成對應監測指標的預警指令，并預測對應監測指標的預測故障時間點；

14、將預測故障時間點前的多個預測監測評價值輸入至對應的關聯影響模型中，得到多個預測關聯特征，根據多個預測關聯特征得到對應監測指標的多個預測待定子調整策略；

15、對未來時段的若干預測待定子調整策略進行沖突分析和優化，確定未來時段的預測調整策略，按照預測調整策略生成未來時段的調整指令。

16、在本技術的一些實施例中，獲取每個監測指標的特征監測數據，包括：

17、獲取每個監測指標的歷史監測日志，提取歷史監測日志中的每個歷史監測時間節點處的歷史監測評價值，并構建對應歷史監測日志的歷史監測評價值變化曲線；

18、按照歷史監測時間節點采集對應監測指標在歷史監測日志中的歷史監測數據，并映射到對應的歷史監測評價值變化曲線中，得到歷史監測評價值-監測數據變化關系圖；

19、獲取歷史監測評價值變化曲線中的歷史監測評價值的第一波動特征，其中，所述第一波動特征包括第一波動程度以及第一波動量值；

20、篩選出第一波動程度大于預設波動程度閾值的歷史監測時間節點，并設定為關注監測時間節點，截取同一歷史監測評價值-監測數據變化關系圖中的每個關注監測時間節點的影響時段；

21、獲取每個影響時段的每個歷史監測數據的第二波動特征，其中，所述第二波動特征包括第二波動程度以及第二波動量值；

22、篩選出第二波動程度大于預設波動程度閾值的歷史監測數據，并根據對應歷史監測數據在多個影響時段的第二波動程度以及第二波動量值分別構建第二波動程度序列和第二波動量值序列；

23、根據歷史監測評價值在多個關注監測時間節點的第一波動特征的第一波動程度以及第一波動量值分別構建第一波動程度序列和第一波動量值序列；

24、將每個歷史監測數據的第二波動程度序列和第二波動量值序列分別與歷史監測評價值的第一波動程度序列和第一波動量值序列進行對比，得到第一序列相似性和第二序列相似性；

25、根據第一序列相似性和第二序列相似性生成對應歷史監測數據與歷史監測評價值的關聯系數；

26、所述關聯系數的計算公式為：

27、；

28、其中，g為關聯系數，g0為關聯轉換系數，l1為第一序列相似性，a1為第一序列相似性的權重系數，a2為第二序列相似性的權重系數，l2為第二序列相似性；

29、預先設定關聯系數閾值；

30、若關聯系數大于關聯系數閾值，設定對應的歷史監測數據為特征監測數據，并根據關聯系數大于關聯系數閾值的關聯系數差值設定對應特征監測數據的權重系數。

31、在本技術的一些實施例中，根據特征監測數據生成對應監測指標的監測評價值，包括：

32、預先設定每個監測指標的特征監測數據的若干預設子數據區間，且每一預設子數據區間均映射有對應的預設子監測評價值；

33、將每個特征監測數據與對應的若干預設子數據區間進行對比，得到對應特征監測數據所處的預設子數據區間，并將所處的預設子數據區間的預設子監測評價值設定為對應特征監測數據的子監測評價值；

34、根據同一監測指標的全部特征監測數據的子監測評價值以及對應特征監測數據的權重系數生成對應監測指標的監測評價值。

35、在本技術的一些實施例中，確定每個監測指標的歷史關聯控制數據以及對應的歷史關聯特征，包括：

36、獲取每個監測指標的歷史控制日志，按照歷史監測時間節點提取每個歷史控制日志中的對應監測指標的歷史監測評價值以及歷史控制數據，構建每個歷史控制日志的歷史監測評價值-控制數據變化關系圖，

37、其中，所述歷史監測評價值-控制數據變化關系圖包括歷史監測評價值變化曲線以及若干歷史控制數據變化曲線；

38、預先設定監測評價值閾值；

39、篩選出同一歷史監測評價值-控制數據變化關系圖的歷史監測評價值小于監測評價值閾值的第一個歷史監測時間節點，并設定為初始監測時間節點，獲取初始監測時間節點之后的歷史監測評價值大于監測評價值閾值的第一個歷史監測時間節點，并設定為末端監測時間節點；

40、截取同一歷史監測評價值-控制數據變化關系圖的的初始監測時間節點和末端監測時間節點之間的歷史監測評價值變化曲線段和歷史控制數據變化曲線段；

41、對截取的歷史監測評價值變化曲線段進行分析，確定歷史監測評價值差值以及歷史監測評價值變化曲線段中的正趨勢走向點；

42、獲取每個歷史控制數據變化曲線段在正趨勢走向點與初始監測時間節點之間的歷史控制數據的歷史第一調整量值，將歷史第一調整量值大于預設調整量值閾值的歷史控制數據設定為對應歷史監測評價值差值的歷史關聯控制數據，并計算關聯控制數據與歷史監測評價值之間的歷史延遲時長；

43、基于若干歷史關聯控制數據構建對應歷史監測評價值差值的歷史關聯控制數據子集；

44、獲取正趨勢走向點與末端監測時間節點之間的歷史關聯控制數據的歷史第二調整量值，根據第一歷史調整量值和第二歷史調整量值生成對應歷史關聯控制數據的歷史綜合調整量值；

45、將歷史延遲時長、歷史綜合調整量值、歷史綜合調整量值所需的歷史調整成本以及歷史調整時長設定為對應歷史關聯控制數據與對應歷史監測評價值差值的歷史關聯特征；

46、對同一監測指標的多個歷史監測評價值差值的歷史關聯控制數據子集以及對應的歷史關聯特征進行分類，得到多個歷史監測評價值差值區間的歷史關聯控制數據集合，其中，所述歷史關聯控制數據集合包括若干歷史關聯控制數據子集。

47、在本技術的一些實施例中，構建對應的關聯影響模型，包括：

48、基于每個監測指標的歷史監測評價值差值區間中的歷史監測評價值差值為訓練輸入數據，基于每個歷史監測評價值差值的歷史關聯控制數據子集中的若干歷史關聯控制數據以及對應的歷史關聯特征為訓練輸出數據；

49、基于訓練輸入數據和訓練輸出數據進行神經網絡訓練，得到對應監測指標中的歷史監測評價值差值與歷史關聯控制數據的關聯影響模型。

50、在本技術的一些實施例中，根據當前監測評價值判斷是否生成關聯控制數據的調整指令，若是，基于關聯影響模型以及監測評價值生成關聯特征，包括：

51、若當前監測評價值小于監測評價值閾值，生成對應監測指標的關聯控制數據的調整指令；

52、計算對應監測指標的監測評價值與監測評價值閾值的監測評價值差值，將監測評價值差值輸入至對應的關聯影響模型中，得到多個關聯控制數據子集；

53、其中，所述關聯控制數據子集包括若干關聯控制數據，且每一關聯控制數據均映射有對應的關聯特征，所述關聯特征包括對應關聯控制數據的延遲時長、綜合調整量值、綜合調整量值所需的調整成本以及調整時長；

54、根據每個關聯控制數據子集中的關聯控制數據的關聯特征生成對應關聯控制數據子集的調整應用度；

55、剔除調整應用度小于預設調整應用度的關聯控制數據子集，并根據剩余的關聯控制數據子集中的關聯控制數據以及對應的關聯特征生成對應監測指標的多個待定子調整策略。

56、在本技術的一些實施例中，所述調整應用度的計算公式為：

57、；

58、其中，y為關聯控制數據子集的調整應用度，y1為第一調整應用轉換系數，n為對應關聯控制數據子集中的關聯控制數據的總個數，t1i為第i個關聯控制數據的延遲時長，為預設延長時長閾值，bi為第i個關聯控制數據的權重系數，y2為第二調整應用轉換系數，為第i個關聯控制數據的綜合調整量值，y3為第三調整應用轉換系數，為第i個關聯控制數據的綜合調整量值對應的調整時長，為預設調整時長閾值，y4為第四調整應用轉換系數，mi為第i個關聯控制數據的綜合調整量值對應的調整成本，為預設調整成本閾值。

59、在本技術的一些實施例中，對多個待定子調整策略進行沖突分析和優化，得到最終的調整策略，包括：

60、按照同一監測指標的多個待定子調整策略的調整應用度設定對應監測指標的待定子調整策略的排列順序；

61、獲取當前全部監測指標的待定子調整策略以及對應的排列順序，按照排列順序依次設定每個監測指標的待定子調整策略為目標待定子調整策略；

62、對不同監測指標的目標待定子調整策略進行沖突分析，若分析結果為存在沖突，更換對應監測指標的目標待定子調整策略，直至不存在沖突；

63、若更換全部的目標待定子調整策略均存在沖突，對相應監測指標的目標待定子調整策略進行優化，直至不存在沖突；

64、根據不存在沖突的全部監測指標的目標待定子調整策略生成最終的調整策略。

65、在本技術的一些實施例中，還包括基于dcs的燃氣鍋爐智能化控制方法：

66、預先設定多個監測指標，獲取每個監測指標的特征監測數據，根據特征監測數據生成對應監測指標的監測評價值；

67、對每個監測指標的歷史控制日志進行分析，確定每個監測指標的歷史關聯控制數據以及對應的歷史關聯特征，并構建對應的關聯影響模型；

68、根據當前監測評價值判斷是否生成關聯控制數據的調整指令，若是，基于關聯影響模型以及監測評價值生成關聯特征；

69、根據關聯特征生成對應關聯控制數據的待定子調整策略，對多個待定子調整策略進行沖突分析和優化，得到最終的調整策略，按照最終的調整策略生成當前調整指令。

70、本技術實施例的基于dcs的燃氣鍋爐智能化控制系統及方法，與現有技術相比，其有益效果在于：

71、通過設定多個監測指標并確定監測指標的特征監測數據，根據特征監測數據生成監測評價值并判斷是否需要對監測指標的關聯控制數據進行調整，若需要，生成多個待定子調整策略，對多個待定子調整策略進行沖突分析并優化，確定最終的調整策略，全面監測并準確評估燃氣鍋爐的運行情況，并根據實際運行情況調整對應的控制數據，提高燃氣鍋爐控制系統的控制效率，保證燃氣鍋爐的正常穩定運行。