基于热能冷库的实际运行数据，该文档是使用稳态检测，过滤和相关分析的多数据验证过程。数，以实时验证数据的准确性。证后的数据为SIS平台模块中的数据应用（例如实时消耗分析）提供了搜索基础。
后，通过项目的实际应用验证了数据验证过程的可行性和可行性。源部门一直致力于达到一定水平的经济和安全绩效，这使大多数工厂能够获取大量生产和运营数据，设备和工厂操作员的日常行为。些数据包含许多有用的信息，可以提高生产效率和工厂的经济安全性。是，由于仪表通常在高温，振动和腐蚀等恶劣环境下运行，因此容易出现故障，并且是数据采集系统的来源。集了错误的数据。外，测量数据可能会受到干扰，漂移和产生随机误差的测量环境的影响，这样的偏差通常很难直观地检测出来。此，有必要在使用系统之前进行预处理和验证所收集的实时数据[1]。
主题的数据处理验证的基本过程包括五个主要步骤：稳态检测，异常数据处理，过滤处理，工作条件划分和参数相关性分析。工厂的SIS系统数据库的历史数据中，包括在不同运行条件下的数据，由于热系统是一个组合，因此在不同运行条件下，冷藏单元处于不稳定状态许多便利设施和不同设备之间。量惯性和热惯性的存在会导致冷藏单元的运行数据出现不同的延迟。不同的边界条件（制冷存储单元的功率，水循环温度等）下，每个设备的延迟特性都不同，从而导致参数的异步修改和对设备的破坏。
据一致性[2-3]。用此数据的计算结果将不可避免地与实际值有很大差异。过以上分析，非常有必要对历史数据进行稳态检测。波动参数的在线计算对性能精度影响不大，监控系统可以满足精度要求。是，由于实际操作的边界条件的存在以及设备的热惯性和质量惯性的变化，系统的热惯性和质量惯性至关重要，与设备的边界条件和设备在实际运行中的特性有着密切的关系。
果，许多实际操作数据显示出不同程度的惯性延迟。随着单位从一种稳态变化到另一种稳态，延迟参数根据惯性变化，冷凝器价格并且系统的热力学参数的波动范围变大。果在不同的边界条件（电负载，环境温度，燃料特性等）下收集，计算和分析瞬时测量数据，冷凝器价格由于惯性延迟特性，参数变化的可变延迟这不构成每个参数的同步变化，这导致参数之间的连贯状态被破坏，这与冷藏单元的实际运行状态不兼容。有在严格的稳态条件下，参数的状态才可能保持一致。际控制单元没有严格的稳态运行条件；因此，实际运行状态数据的一致性很差，并且与工作条件的速度变化呈正相关，这在冷藏单元的启动和停止时更加明显。于操作参数的实际值不能达到绝对固定值，因此在实际操作中没有稳定状态。
是我们可以定义一个特定的阈值，并且当参数值的变化始终在该阈值的范围内时，我们可以认为它是稳定的。中，τ为开始时间。Δτ是事件间隔常数； y是极限参数； j是直到稳态判别状态的样本数； δ是阈值百分比； Гd是定义的时间阈值；它是实时使用的；至于Гd的配置，它对稳态判别的结果有很大的影响：如果它太大，就有可能产生过多的数据收集，这将导致不稳定部分被掩盖。据和冗余现象的发生。DG设置得太小，由于热惯性和设备的质量，采样周期太短，系统不稳定，不能顾及存储单元的一致性。常选择Гd= 5min。于阈值百分比δ的设置，通常参考高度主观的“电厂蒸汽轮机热力系统调节”中给出的波动和误差范围[4-6]。样，δ的设置也很重要：如果δ选得太大，则很难保证冷藏单元的一致性。果选择的δ太小，则满足要求的数据太小，无法满足所需的模型数量。
衡判别涉及在某些工作条件下从不断变化的工作条件中提取数据。是，无论数据正确还是未经验证，都必须进行异常数据处理。常数据是与数据集中其他样本成员有显着差异的数据。的生成机制不同于大多数其他数据，并且很难用相同的数据模型或相同的数据定律来统一它们。际上，数据中存在异常数据通常会导致数据质量不能完全令人满意，这可能是由于多种原因造成的，包括读取，写入，记录和计算数据。确的方法很简单：只需从样本中删除异常数据或将其替换为正确的值即可。是，如果您有疑问并且不确定是否是正常数据，则很难简单地对其进行管理。于控制面板中有大量SIS系统参数，本节仅使用幅度限制方法来处理异常数据[7-9]。波技术是一种根据与提取的信号相关的观察来估计算法所需的信号的方法。
如提取的信号包含噪声一样，数据流也将包含一些“噪声”。种“噪音”会影响数据的准确性。了消除干扰，过滤数据至关重要。滤过程的重要性是双重的：（1）可以过滤一些失真数据，（2）可以过滤更具代表性的数据。于发电厂中的复杂热力系统，参数之间存在复杂的相互关系，这也构成了相关性验证方法的基础。则上，热系统中的某个运行参数与系统的所有其他参数之间存在不同程度的相关性。于具有强逻辑关系的“强相关”操作参数，可以通过一种简单的相关分析方法来验证数据的有效性。于使用给水泵作为热力系统的水蒸汽流动的压力源和以锅炉作为热源的热能存储单元，其状态的演变趋势是热系统各部分的操作遵循简单的顺序。句话说，每个压力信号必须根据进料泵至冷凝器的输出逐渐减小的函数而变化，并且温度的变化随高压缸到该部分的入口的逐渐减小而变化。热和冷却，热部分的加热和冷却部分显着增加。压缸出口的进口逐渐减少。旦简单地破坏了这些客观定律，就不可避免地会出现错误的测量数据[14-15]。如，使用冗余测量技术来确保数据准确性的大型冷库的主蒸汽压力，温度，再热蒸汽温度和真空度的参数是前提，可以实现取决于压力和温度变化的顺序。证相关参数。个相邻状态点i和i-1之间的压力比定义如下：温度比为。主蒸汽压为判别起点，如果0 << 1或0 << 1，则与相邻状态点的参数变化规律及误差判断参数一致无法完成。
主蒸汽与控制级的压力比似乎大于1时，必须将控制级的压力视为错误。此类推，可以逐步控制系统的每个抽气压力。样，每个温度参数的验证也可以通过上述简单的关联规则进行测试。则上，冷藏单元的某个运行参数与所有其他参数之间存在相关性，但是不同的参数与此参数具有不同的相关程度。了进行数据验证，发现参数之间的相关性时应着重于找到给定参数失真的症状，以及如何定位失真参数以及在此情况下参数失真的方向。种特定的症状。备和系统性能指标反映了运行参数之间的相关性，例如相邻汽轮机抽气口之间的冷库效率，这反映了当前阶段的四个输入压力，温度，输出压力和温度设置。征指标。备性能指标是否存在明显异常，如高压缸效率，冷凝器端差，循环水温升和损耗等根据抽气压力，可以得出结论，必须发生参数失真。定的症状可能有很多原因，例如，如果抽气管的压降为负，则有两个原因：抽气孔的正压变形（过高）而蒸汽相应的加热器入口。压变形。四种可能的小组有效性异常原因。定的参数失真与各种症状的组合有某种关系。数失真是出现必要症状的根本原因，而“症状”（例如设备的性能指标异常）则是参数失真的外部表现。如，第二个泵送压力的正畸变必须与效率过高的泵送2泵的症状组件相对应，使排气的泵送阶段以高效率泵送压力损失太低和压力太大} [16]。数相关分析可以检查数据是否在逻辑关系上失真，并且可以基于验证结果进一步优化数据。
系统已应用于发电厂，其操作界面如图3所示。可以实时检测测量系统中的异常测量点，甚至可以定义要测量的正常值的范围。系统是实用的。于来自热能冷库的实时数据，本文档使用实时数据通过稳态感测，滤波处理和参数相关性分析来验证运行数据，以便以保证数据的准确性。
冷藏单元每个智能模块的应用提供保证。后，以冷库为例，验证了验证过程的可行性和经济性。
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