[发明专利]一种火电厂蒸发区的数字孪生模型数据的修正方法及系统

说明书

本发明公开了一种火电厂蒸发区的数字孪生模型数据的修正方法及系统，所述修正方法包括以下步骤：获取蒸发区物理系统的运行物理数据，采用自适应平方根无迹卡尔曼滤波器进行蒸发区物理量的估计，获得真实的运行物理数据；使用机理模型和神经网络构建获得蒸发区数字孪生体模型；将蒸发区物理系统和蒸发区数字孪生体模型同步运行，获得真实运行数据和孪生数据，基于真实运行数据对孪生数据进行修正。本发明结合自适应平方根无迹卡尔曼滤波、神经网络等方法，能够实现蒸发区数字孪生体的模型及数据的实时修正，以达到数字孪生体对蒸发区运行状况的一致性模拟。

技术领域

本发明属于火电厂智能控制技术领域，特别涉及一种火电厂蒸发区的数字孪生模型数据的修正方法及系统。

背景技术

工业互联网、智能制造、人工智能以及大数据等技术的迅速发展推动着传统工业的产业升级，工业制造和生产正朝着智能化、数字化和信息化的方向发展，建设智能的工业系统已经成为了工业行业的共识。作为典型的流程工业行业之一，发电厂在社会生产生活当中扮演着重要的角色，其中火力发电厂更是在发电行业中占据着主导地位。如何实现智能高效的火力发电一直是发电行业密切关注的问题，火力发电厂作为复杂的工业大系统，其生产环节复杂，设备种类繁多，使得其生产控制十分的困难。作为火电厂产生蒸汽动力的源头，蒸发区在整个火电厂锅炉系统当中占据着相当重要的地位，蒸发区主要包括汽包、水冷壁和下降管等，蒸发区的运行工况好坏密切地影响着后续蒸汽的品质和发电系统，因此蒸发区的研究有着十分重要的意义。

目前对于蒸发区的建模和仿真研究主要从机理建模和数据建模的角度开展，机理建模主要从系统的物理机理出发，围绕相应的质量守恒和能量守恒关系以及辅助方程等，建立系统的仿真模型。数据建模即黑盒模型，不需要了解系统的内部原理，只需要从输入输出数据便可得出其间的逻辑关系，不过数据建模得到的系统模型局限性和普适性不高。目前的蒸发区计算机仿真研究可以为蒸发区的控制管理带来一定的指导作用，但是随着智能电厂时代的到来，之前单纯的蒸发区计算机仿真已经不能满足需求。

数字孪生技术作为具有广阔前景的新兴智能技术，受到了各行业广泛的关注，将数字孪生技术应用到工业生产中，可以提高工业系统的智能化，已经逐渐地引起了行业的重视。目前数字孪生技术在火电厂蒸发区的应用成果十分稀少，如何使用数字孪生技术去智能地指导和管理蒸发区的生产运行鲜有学者研究。数字孪生技术的关键在于建模和数据的映射，目前研究中的数字孪生体模型主要为简化的数学模型，难以精确地模拟真实系统的运行状况，所产生的孪生数据与真实物理数据差距较大。另外，即使在数字孪生模型十分精确的情况下，数字孪生体模拟产生的孪生数据也是会与真实数据存在不一致；孪生数据与真实物理数据的一致性问题是数字孪生的基础问题，然而数据的一致性问题一直没有有效地解决方案，相关的研究资料也是十分稀少。为了使构建的数字孪生体能有效准确地模拟蒸发区的运行工况，需要从孪生模型实时修正和孪生数据实时修正两方面去解决蒸发区孪生数据与真实数据的一致性问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种火电厂蒸发区的数字孪生模型数据的修正方法及系统，从孪生模型实时修正和孪生数据修正的角度出发，以解决蒸发区系统数字孪生体模拟产生的孪生数据与真实蒸发区运行数据的一致性问题。本发明结合自适应平方根无迹卡尔曼滤波、神经网络等方法，能够实现蒸发区数字孪生体的模型及数据的实时修正，以达到数字孪生体对蒸发区运行状况的一致性模拟。

为达到上述目的，本发明采用以下技术方案：

本发明的一种火电厂蒸发区的数字孪生模型数据的修正方法，包括以下步骤：

获取蒸发区物理系统的运行物理数据，将其作为蒸发区数字孪生物理系统的真实数据；基于获得的运行物理数据，采用自适应平方根无迹卡尔曼滤波器进行蒸发区物理量的估计，获得真实的运行物理数据；

使用机理模型和神经网络构建获得蒸发区数字孪生体模型；