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    供熱系統(tǒng)傳感器數(shù)據過失誤差偵破方法研究

    2018-12-18 11:47:16李思璐柳耀文于景萍傅強劉海波周志剛薛普寧劉京
    綜合智慧能源 2018年11期
    關鍵詞:供熱濾波神經網絡

    李思璐,柳耀文,于景萍,傅強,劉海波,周志剛,薛普寧,劉京

    (1.中冶華天工程技術有限公司,南京 210019;2.華電能源熱網檢測和技術服務中心,哈爾濱 150090;3. 黑龍江省建工集團有限責任公司,哈爾濱 150046;4.哈爾濱工業(yè)大學 a.建筑學院;b.寒地城鄉(xiāng)人居環(huán)境科學與技術工業(yè)和信息化部重點實驗室,哈爾濱 150090)

    0 引言

    隨著我國科技的進步,城市集中供熱系統(tǒng)自動化程度不斷提高,現(xiàn)已逐步邁入信息化時代,使得集中供熱系統(tǒng)的運行及操作人員對其的控制愈發(fā)依靠供熱系統(tǒng)的數(shù)據。近年來,我國新建的供熱系統(tǒng)大多配置了現(xiàn)代化的儀表、控制裝置,對于現(xiàn)有的供熱系統(tǒng),部分也進行了信息化改造,加裝了傳感器裝置,可實現(xiàn)數(shù)據的遠程監(jiān)控。在供熱系統(tǒng)中,通過壓力、溫度、流量檢測儀表上傳的數(shù)據,可實時監(jiān)測供熱系統(tǒng)的運行狀況,但傳感器上傳的數(shù)據存在以下幾個問題。

    (1)數(shù)據格式不同。數(shù)據采集過程中,采用大量不同類型的數(shù)據采集設備,由于數(shù)據采集設備的規(guī)格、接口不同,通信速率甚至數(shù)據格式都不相同。

    (2)受環(huán)境因素影響。在數(shù)據傳輸過程中會受周圍電場、磁場的影響,各采集裝置將測量數(shù)據傳輸?shù)焦芾砥脚_時會出現(xiàn)誤差。

    (3)儀表帶病工作。由于供熱管理部門的儀表維護技術力量有限,使儀表帶病工作。

    以上這些問題都會使上傳數(shù)據出現(xiàn)誤差,導致測量數(shù)據可信度降低,因此,為了提高集中供熱系統(tǒng)上傳數(shù)據的準確性,研究誤差數(shù)據的識別方法對提高供熱系統(tǒng)的安全性與穩(wěn)定性有重要的意義[1]。

    1 應用小波濾波方法偵破過失誤差

    小波濾波是一項可以將信號中特定波段頻率濾除的技術,測試的含有噪聲的信號模型為

    zi=xi+wi(i=0,1,…,N-1) ,

    (1)

    式中:zi為測量信號;xi為原始信號;wi為過程噪聲;N為測量信號長度。

    現(xiàn)將供熱系統(tǒng)中傳感器上傳的數(shù)據視為含噪的測量信號,采用基于小波分析的去噪方法從被污染的測量信號z中恢復出原始信號x,將恢復的原始信號與實際測量數(shù)據進行比較,得到實際測量數(shù)據中的異常值。

    應用小波濾波偵破過失誤差的流程如圖1所示,具體步驟如下。

    圖1 小波濾波偵破過失誤差流程

    第1步:讀取數(shù)據。若信號是連續(xù)的,z=f(t)(t為時間),那么必須以能夠捕獲原信號必要細節(jié)的速率取樣,若信號已離散化,則該步驟可以省略。

    第2步:分解。應用分解算法對測量信號分解,得到測量信號的第1層分解系數(shù),包括近似系數(shù)(低頻系數(shù),又叫尺度系數(shù))和小波系數(shù)(高頻系數(shù),又叫細節(jié)系數(shù))。對近似系數(shù)進一步分解可得到下一層近似系數(shù)和小波系數(shù)。重復使用分解公式直至達到一個合適的分解層。該步驟的輸出是各層的小波系數(shù)和最后一層的近似系數(shù),該系數(shù)集就是下一步要處理的對象。本文在對數(shù)據進行小波分解時,分解層數(shù)為4。

    第3步:處理。對上一步得到的小波系數(shù)采用Donoho提出的小波閾值濾波方法進行處理,使測量信號去噪,重構后得到校正值。

    第4步:誤差計算。將上一步對信號重構后得到的校正值與測量數(shù)據作差,計算誤差δ及誤差的標準差σ。

    第5步:偵破過失誤差。將所有的誤差δ與2σ比較,若誤差δ>2σ,則該測量時間點的誤差為過失誤差,否則為隨機誤差。

    2 應用中值濾波方法偵破過失誤差

    中值濾波是基于排序統(tǒng)計理論的一種能有效抑制噪聲的非線性信號處理技術。這種濾波器的優(yōu)點是運算簡單且速度較快,具有良好的邊緣保持性和抑制脈沖噪聲的能力。

    中值濾波基本原理是把數(shù)字序列中任一點的值用該點鄰域內各點值的中值來代替[2],設一數(shù)字序列X,n個數(shù)按照值的大小排列,所求中值y的表達式如下

    y= Med{x1,x2,…,xn}=

    (2)

    應用中值濾波偵破過失誤差的流程如圖2所示,主要為以下4個步驟。

    圖2 中值濾波偵破過失誤差流程

    第1步:讀取數(shù)據。讀取供熱系統(tǒng)中需要進行過失誤差偵破的實際測量數(shù)據。

    第2步:中值濾波。將數(shù)據通過中值濾波器,得到濾波后的輸出值。

    第3步:計算測量誤差及測量誤差的標準差σ。測量誤差為中值濾波后的輸出值y與原始測量數(shù)據x之差的絕對值。

    第4步:過失誤差偵破。若|y-x|>2σ,則該時間點的測量數(shù)據含有過失誤差,否則,該時間點的數(shù)據為正常數(shù)據。

    需要說明的是,在智能儀表內使用的中值濾波技術和對智能儀表上傳的測量數(shù)據所使用的中值濾波技術雖然原理相同,但是所濾除掉的噪聲并不相同。由于智能儀表采集數(shù)據時速度特別快,基本是ms級的,所采集到的數(shù)據會受到非常大的電磁干擾,因此,在智能儀表內必須對采集到的數(shù)據進行濾波處理,但這種濾波只是濾掉了一些電磁干擾。而在使用中值濾波方法處理智能儀表上傳的測量數(shù)據信號時,濾除的主要是測量數(shù)據信號中的脈沖信號,這個脈沖信號是由多方面原因所導致的,不單單是電路中的電磁干擾。

    3 應用誤差反向傳播(BP)神經網絡方法在線診斷

    20世紀80年代中期,Rumelhart,McClelland等提出了著名的BP算法,解決了多層神經網絡的學習問題。BP神經網絡是迄今為止最成熟、應用最廣泛的一種神經網絡模型,它只依賴于歷史數(shù)據即可進行快速簡單的系統(tǒng)識別,從而突破了對約束條件的假設,并且對測量數(shù)據中隨機誤差的分布沒有特殊的要求。

    BP神經網絡一般由輸入層、隱含層和輸出層組成,其核心是采用一邊向后傳遞誤差,一邊修正誤差的方法來不斷調節(jié)網絡參數(shù)(權值和閾值),以實現(xiàn)或逼近所希望的輸入、輸出映射關系。對于供熱系統(tǒng)中傳感器上傳的測試數(shù)據,應用BP神經網絡偵破過失誤差時的流程如圖3所示,具體包括7個步驟。

    第1步:輸入數(shù)據。輸入構造BP神經網絡所需要的輸入、輸出,即換熱站的歷史測量數(shù)據。

    第2步:數(shù)據初始化。為了加快網絡的學習效率,需要對原始數(shù)據的輸入、輸出樣本進行規(guī)范化處理。

    第3步:設權值和閾值。

    第4步:輸入樣本,計算誤差。將換熱站內待訓練的測量數(shù)據輸入,利用所構建好的BP神經網絡,得到所期望的輸出值,與實際的測量數(shù)據比較,計算誤差。

    圖3 BP神經網絡偵破過失誤差流程

    第5步:誤差反向傳播。將計算得到的誤差與設定的誤差容限進行比較,當樣本誤差小于誤差容限時,則繼續(xù)進行第6步;否則,回到第3步,根據誤差調整權值。

    第6步:測試。利用訓練得到的BP神經網絡,得到測試數(shù)據所對應的輸出值。

    第7步:過失誤差偵破。將測試數(shù)據的輸出值與實際上傳的數(shù)據比較,得到測量誤差及測量誤差的標準差σ,若測量誤差>2σ,則判斷該處實際上傳的數(shù)據為異常值;反之,若測量誤差≤2σ,則判斷該處為正常的數(shù)據。

    4 3種過失誤差偵破方法的對比

    將這3種方法應用于實際的供熱系統(tǒng)中,比較這3種方法對上傳數(shù)據中過失誤差的偵破結果,從中選出一種更適合的方法。實際的供熱系統(tǒng)選取長春東嶺區(qū)域供熱系統(tǒng),該供熱系統(tǒng)總的供熱面積約為290萬m2,下屬71個換熱站和9個自管站,其中換熱站內裝有可遠傳數(shù)據的壓力、溫度及流量儀表,可上傳數(shù)據到熱力公司,而自管站不由熱力公司管理,因此沒有壓力、溫度及流量數(shù)據上傳。長春東嶺區(qū)域供熱系統(tǒng)的一級網循環(huán)流量在整個采暖季基本保持不變,二級網采用循環(huán)泵啟停的方式來控制供熱量。

    選取長春東嶺區(qū)域供熱系統(tǒng)中金水站換熱站2014年9月18日至2015年4月30日上傳的一級網流量數(shù)據,取該時間段內變化比較穩(wěn)定的535個數(shù)據作為一級網流量數(shù)據的正常數(shù)據,接著在這些正常數(shù)據中隨機添加50個異常值。正常的一級網流量數(shù)據如圖4所示,添加異常值后的一級網流量數(shù)據如圖5所示,添加異常值的數(shù)據序號如下:4,21,29,54,60,65,69,79,103,113,131,132,134,136,138,154,156,178,181,186,190,202,257,262,276,279,296,308,310,314,315,324,325,341,366,382,395,418,419,422,434,450,462,466,486,498,503,506,518,519。

    圖4 正常的一級網流量數(shù)據

    圖5 添加異常值后的一級網流量數(shù)據

    現(xiàn)應用小波濾波、中值濾波及BP神經網絡3種方法分別偵破這組含過失誤差的一級網流量數(shù)據,得到測量數(shù)據與預測數(shù)據的對比情況和過失誤差的偵破結果,如圖6~圖8所示。

    圖6 小波濾波過失誤差偵破結果

    圖8 BP神經網絡過失誤差偵破結果

    在表示過失誤差偵破結果的圖中,所有數(shù)據一共有2個值:0和1,其中值為0表示該時間點對應的測量數(shù)據為正常數(shù)據,而值為1表示該時間點對應的測量數(shù)據為含過失誤差的異常數(shù)據。

    現(xiàn)有2個指標評估3種方法的偵破結果,分別是過失誤差偵破率和精度,表達式為

    (3)

    (4)

    小波濾波、中值濾波、BP神經網絡3種方法的過失誤差偵破率和精度見表1。

    表1 小波濾波、中值濾波、BP神經網絡的過失誤差偵破結果

    由表1可見,過失誤差偵破率最大的是中值濾波方法,最小的是BP神經網絡方法。對含有相同數(shù)量過失誤差的測量數(shù)據而言,過失誤差偵破率越大,說明應用該方法可檢測出越多的異常值,過失誤差偵破的效果越好。精度最大的是中值濾波方法,最小的是小波濾波方法。對比小波濾波、中值濾波和BP神經網絡3種方法,中值濾波方法的過失誤差偵破率和精度在3種方法中均是最大值,說明中值濾波方法對一級網流量數(shù)據的過失誤差偵破效果最好,偵破出的過失誤差多且準,故選用中值濾波方法作為供熱系統(tǒng)一級網流量數(shù)據過失誤差偵破的方法。

    5 結束語

    本文比較了小波濾波、中值濾波和BP神經網絡3種方法對供熱系統(tǒng)中換熱站內一級網流量數(shù)據的過失誤差偵破效果,其中中值濾波方法的效果最好,可有效偵破測量數(shù)據的過失誤差,有助于提高測量數(shù)據的可靠性和準確性。

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