一种基于数据挖掘分析的运行指导系统与方法与流程

1.本发明涉及流程工业技术领域，尤其涉及一种基于数据挖掘分析的运行指导系统与方法。


背景技术：

2.随着流程工业领域的自动化程度及信息集成度的日益提高，分布式控制系统(distributed control system，dcs)在流程工业中得到了广泛应用及不断改进，各厂及集团公司存储了大量的运行、生产数据，形成了覆盖全生产全过程的数据库。另外，随着信息处理技术的不断发展，流程工业dcs中所存储的生产运行数据的数据量呈几何级数增长，但由于缺少适用的分析工具及建模算法，企业对过程数据应用基本停留在机组异常、事故等特殊运行状况下的数据恢复与分析阶段，并未实现全过程大数据的价值，这些运行数据目前多数仅限于日常的报表、查询，大部分被闲置浪费，数据缺乏深度利用，这就是被称为“数据丰富、信息贫乏”的尴尬现实：用户和组织被淹没在繁杂的数据中，同时又迫切的需要有价值的信息。但没有分析数据的手段，造成了管理与数据的脱节，不适应新技术的发展；而另一方面，在大数据背景下，一些迷信高级数学算法应用于流程工业数据挖掘的观点，也在成为造成科技进步的障碍。


技术实现要素：

3.本发明目的是针对背景技术中存在的企业并未实现全过程大数据的价值，缺乏必要的数据分析手段的问题，提出一种基于数据挖掘分析的运行指导系统与方法。
4.一方面，本发明提出一种基于数据挖掘分析的运行指导系统，包括数据采集模块、运算存储模块、数据分析模块、计算引擎模块和数据可视化模块；
5.数据采集模块用来采集数据，数据统一放置在信息内网的服务器上，当取数据时，采用中间数据库来作为接口，中间数据库作为数据的初步汇集，并在中间数据库中设置定时器，定时抽取和处理数据，最后通过数据库通信链接来把不同的数据源融合在一起；
6.运算存储模块用来建立有效的数据、信息平台，充分使用计算机服务器的资源，管理、协调这些算法和模型的运行；
7.数据分析模块用统计分析的方法，针对流程工业工艺过程的具体应用，采用计算、比较、排序和统计方法，分析过程数据的关键信息，通过工艺参数的统计特征分析关键参数的特性，全方位呈现数值的变化特征；
8.计算引擎模块用建立数据变化模型的方法分析关键变量的变化规律；
9.数据可视化模块利用数据可视化将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示。
10.优选的，还包括趋势分析模块和偏差分析模块；趋势分析模块包括实际值与期望值历史趋势分析单元以及偏差值与计分值历史趋势分析单元，实际值与期望值历史趋势分析单元对每个偏差都设计了不同工况下的理想运行控制带，帮助运行员和管理工程师看到
系统对控制参数的具体要求，偏差值与计分值历史趋势分析单元通过对偏差值的计算，将偏差的大小分析建立在设备负荷分析的基础上，实际考察的偏差是在设备出力的大背景下分析得出的，如果负荷是稳定的，对这个偏差的考核方式就要严格，因为它的工作条件好，相反，如果工作条件本身是波动的，工作背景是非设计工况，这时对偏差的评价就要宽松；偏差分析模块将偏差以多个角度分析后，对运行员的运行绩效也从多个角度评价，并输出偏差波动图。
11.优选的，计算引擎模块中的模型分析方法包括回归分析方法和分类分析方法；回归分析方法根据对象变化的物理过程，建立变量之间变化的基本规律模型，通过历史数据、实时数据做分析、辨识，确定模型系数；分类分析方法建立工艺和设备运行的关键参数特征，根据这些特征建立分析燃烧的和参数变化的各项指标，分析指标的变化情况。
12.另一发面，本发明提出运行方法，包括以下步骤：s1、数据采集模块进行采集、收集数据；s2、采集到的数据传输至运算存储模块内；s3、对运算存储模块内的数据进行分析；s4、用建立数据变化模型的方法分析关键变量的变化规律，分析实际值与期望值之间的运行差距，分析偏差值情况；s5、将数据的各个属性值以多维数据的形式表示。
13.与现有技术相比，本发明具有如下有益的技术效果：充分利用流程工业现有的实时历史数据资源，针对运行、管理、维护和发展中遇到的各种具体问题，为流程工业设备和工艺流程构造出各种数字化的分析对象，在其中分析过程、发现规律、消除偏差、预估影响，最终实现节能、减排、提高设备效能和延长使用寿命；能够全面、实时掌握各流程工业设备、机组的运行工况和生产管理情况，建立基于工业数据平台技术的标准化运行、生产、管理和考核体系，从数据信息使用的角度驱动整个集团的大数据生态发展，实现新的业务管理模式，对提高集团的集约化、规范化、智能化管控水平具有重要意义；通过这些信息化应用成果，将大数据、智能化理念应用到流程工业整个工艺过程与设备之中，实现让工艺工程、设备更安全、更有效、更经济，使流程工业运行在当前信息时代新的科技水平上。
附图说明
14.图1为本发明一种实施例的系统图；
15.图2为系统框架图；
16.图3为系统流程图。
具体实施方式
17.实施例一
18.如图1-3所示，本发明提出的一种基于数据挖掘分析的运行指导系统，包括数据采集模块、运算存储模块、数据分析模块、计算引擎模块和数据可视化模块；
19.数据采集模块用来采集数据，数据统一放置在信息内网的服务器上，当取数据时，采用中间数据库来作为接口，中间数据库作为数据的初步汇集，并在中间数据库中设置定时器，定时抽取和处理数据，最后通过数据库通信链接来把不同的数据源融合在一起；
20.运算存储模块用来建立有效的数据、信息平台，充分使用计算机服务器的资源，管理、协调这些算法和模型的运行；信息系统处理的数据量大、类型复杂、实时性强、应用特征明显，如果没有强有力的平台支撑，不能完成这样的综合信息分析任务；
21.数据分析模块用统计分析的方法，针对流程工业工艺过程的具体应用，采用计算、比较、排序和统计方法，分析过程数据的关键信息，通过工艺参数的统计特征分析关键参数的特性，全方位呈现数值的变化特征；
22.计算引擎模块用建立数据变化模型的方法分析关键变量的变化规律；模型分析方法包括回归分析方法和分类分析方法；回归分析方法根据对象变化的物理过程，建立变量之间变化的基本规律模型，通过历史数据、实时数据做分析、辨识，确定模型系数，通过不断进行这样的工作，对模型作分析，看出模型随运行变化的规律，将这种规律作为设备的运行状态，通过状态的变化，判定设备的优化程度，采取进一步措施进行调整和维护；分类分析方法建立工艺和设备运行的关键参数特征，根据这些特征建立分析燃烧的和参数变化的各项指标，分析指标的变化情况；从特征和类型的角度，分析指标正常与优化的情况，采取相应措施，做优化调整；
23.数据可视化模块利用数据可视化将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示；可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析；结合信息可视化，把数据资料以视觉化的方式表现出，有利于简短有效地向受众传播信息的数据表现形式。
24.本实施例中，数据采集模块进行采集、收集数据，采集到的数据传输至运算存储模块内，然后对运算存储模块内的数据进行分析，用建立数据变化模型的方法分析关键变量的变化规律，将数据的各个属性值以多维数据的形式表示；充分利用流程工业现有的实时历史数据资源，针对运行、管理、维护和发展中遇到的各种具体问题，为流程工业设备和工艺流程构造出各种数字化的分析对象，在其中分析过程、发现规律、预估影响，最终实现节能、减排、提高设备效能和延长使用寿命；能够全面、实时掌握各流程工业设备、机组的运行工况和生产管理情况，建立基于工业数据平台技术的标准化运行、生产、管理和考核体系，从数据信息使用的角度驱动整个集团的大数据生态发展，实现新的业务管理模式，对提高集团的集约化、规范化、智能化管控水平具有重要意义；通过这些信息化应用成果，将大数据、智能化理念应用到流程工业整个工艺过程与设备之中，实现让工艺工程、设备更安全、更有效、更经济，使流程工业运行在当前信息时代新的科技水平上。
25.实施例二
26.本发明提出的一种基于数据挖掘分析的运行指导系统，相较于实施例一，本实施例还包括趋势分析模块和偏差分析模块；趋势分析模块包括实际值与期望值历史趋势分析单元以及偏差值与计分值历史趋势分析单元，实际值与期望值历史趋势分析单元对每个偏差都设计了不同工况下的理想运行控制带，帮助运行员和管理工程师看到系统对控制参数的具体要求，偏差值与计分值历史趋势分析单元通过对偏差值的计算，将偏差的大小分析建立在设备负荷分析的基础上，实际考察的偏差是在设备出力的大背景下分析得出的，如果负荷是稳定的，对这个偏差的考核方式就要严格，因为它的工作条件好，相反，如果工作条件本身是波动的，工作背景是非设计工况，这时对偏差的评价就要宽松；偏差分析模块将偏差以多个角度分析后，对运行员的运行绩效也从多个角度评价，并输出偏差波动图。
27.本实施例中，通过偏差管理，还可以对各种相似的工艺过程作出比较，比如，相类似的设备中，控制得最稳定的设备是哪一台，它们的排序流程实现，通过趋势图，可以快速判断某一时间段的变化管理，迅速找出原因，提高运行效率；按偏差值与计分值历史趋势分
析的思路，系统实际比较的是环境工况的变化特性与偏差变化特性的关系，根据这种关系评判控制系统或运行员的校正与控制能力，在偏差波动分析中作为对偏差评判的依据，评价出各值运行员或控制系统的绩效，在这样的环境下，运行管理者可以找出厂里“治理”某类偏差的高手，在各种条件下的优秀班组，它们之中，可能有的班组的最终总评得分不是最高，但是在某些特定工况下，他们做得最好，创造了厂里的最佳绩效，系统把这些关键的运行时段都记录下来，供今后分析参考，作为厂里的运行标杆，借助这样的平台，我们为用户保留厂里的最佳绩效，也创造了多样化的学习目标；偏差波动图充分利用企业现有的实时历史数据资源，针对运行、管理、维护和发展中遇到的各种具体问题，为企业设备和工艺流程构造出各种数字化的分析对象，在其中分析过程、发现规律、消除偏差、预估影响，最终实现节能、减排、提高设备效能和延长使用寿命。
28.实施例三
29.基于上述基于数据挖掘分析的运行指导系统实施例的运行方法，包括以下步骤：
30.s1、数据采集模块进行采集、收集数据；
31.s2、采集到的数据传输至运算存储模块内；
32.s3、对运算存储模块内的数据进行分析；
33.s4、用建立数据变化模型的方法分析关键变量的变化规律，分析实际值与期望值之间的运行差距，分析偏差值情况；
34.s5、将数据的各个属性值以多维数据的形式表示。
35.本实施例中，充分利用流程工业现有的实时历史数据资源，针对运行、管理、维护和发展中遇到的各种具体问题，为流程工业设备和工艺流程构造出各种数字化的分析对象，在其中分析过程、发现规律、消除偏差、预估影响，最终实现节能、减排、提高设备效能和延长使用寿命；能够全面、实时掌握各流程工业设备、机组的运行工况和生产管理情况，建立基于工业数据平台技术的标准化运行、生产、管理和考核体系，从数据信息使用的角度驱动整个集团的大数据生态发展，实现新的业务管理模式，对提高集团的集约化、规范化、智能化管控水平具有重要意义；通过这些信息化应用成果，将大数据、智能化理念应用到流程工业整个工艺过程与设备之中，实现让工艺工程、设备更安全、更有效、更经济，使流程工业运行在当前信息时代新的科技水平上。
36.上面结合附图对本发明的实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于此，在所属技术领域的技术人员所具备的知识范围内，在不脱离本发明宗旨的前提下还可以作出各种变化。

技术特征：
1.一种基于数据挖掘分析的运行指导系统，其特征在于，包括数据采集模块、运算存储模块、数据分析模块、计算引擎模块和数据可视化模块；数据采集模块用来采集数据，数据统一放置在信息内网的服务器上，当取数据时，采用中间数据库来作为接口，中间数据库作为数据的初步汇集，并在中间数据库中设置定时器，定时抽取和处理数据，最后通过数据库通信链接来把不同的数据源融合在一起；运算存储模块用来建立有效的数据、信息平台，充分使用计算机服务器的资源，管理、协调这些算法和模型的运行；数据分析模块用统计分析的方法，针对流程工业工艺过程的具体应用，采用计算、比较、排序和统计方法，分析过程数据的关键信息，通过工艺参数的统计特征分析关键参数的特性，全方位呈现数值的变化特征；计算引擎模块用建立数据变化模型的方法分析关键变量的变化规律；数据可视化模块利用数据可视化将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示。2.根据权利要求1所述的基于数据挖掘分析的运行指导系统，其特征在于，还包括趋势分析模块和偏差分析模块；趋势分析模块包括实际值与期望值历史趋势分析单元以及偏差值与计分值历史趋势分析单元，实际值与期望值历史趋势分析单元对每个偏差都设计了不同工况下的理想运行控制带，帮助运行员和管理工程师看到系统对控制参数的具体要求，偏差值与计分值历史趋势分析单元通过对偏差值的计算，将偏差的大小分析建立在设备负荷分析的基础上，实际考察的偏差是在设备出力的大背景下分析得出的，如果负荷是稳定的，对这个偏差的考核方式就要严格，因为它的工作条件好，相反，如果工作条件本身是波动的，工作背景是非设计工况，这时对偏差的评价就要宽松；偏差分析模块将偏差以多个角度分析后，对运行员的运行绩效也从多个角度评价，并输出偏差波动图。3.根据权利要求1所述的基于数据挖掘分析的运行指导系统，其特征在于，计算引擎模块中的模型分析方法包括回归分析方法和分类分析方法；回归分析方法根据对象变化的物理过程，建立变量之间变化的基本规律模型，通过历史数据、实时数据做分析、辨识，确定模型系数；分类分析方法建立工艺和设备运行的关键参数特征，根据这些特征建立分析燃烧的和参数变化的各项指标，分析指标的变化情况。4.一种根据权利要求1-3任一所述的基于数据挖掘分析的运行指导系统的运行方法，其特征在于，包括以下步骤：s1、数据采集模块进行采集、收集数据；s2、采集到的数据传输至运算存储模块内；s3、对运算存储模块内的数据进行分析；s4、用建立数据变化模型的方法分析关键变量的变化规律，分析实际值与期望值之间的运行差距，分析偏差值情况；s5、将数据的各个属性值以多维数据的形式表示。

技术总结
本发明涉及流程工业技术领域，尤其涉及一种基于数据挖掘分析的运行指导系统与方法，其包括数据采集模块、运算存储模块、数据分析模块、计算引擎模块和数据可视化模块；数据采集模块用来采集数据；运算存储模块用来建立有效的数据、信息平台，充分使用计算机服务器的资源，管理、协调这些算法和模型的运行；数据分析模块用来分析过程数据的关键信息；计算引擎模块用建立数据变化模型的方法分析关键变量的变化规律；数据可视化模块将数据以多维数据的形式表示。本发明中，充分利用流程工业现有的实时历史数据资源；能够全面、实时掌握各流程工业设备、机组的运行工况和生产管理情况；实现让工艺工程、设备更安全、更有效、更经济。更经济。更经济。


技术研发人员：肖志波 王磊 杨钦 袁旭 吴可可 徐丹 万杲 伍建辉 甘露 陈凯 李乐心 张思帅 段泽纷 武洋 吴飞 刘堃 施法治 刘峰
受保护的技术使用者：华能湖南岳阳发电有限责任公司
技术研发日：2021.12.01
技术公布日：2022/3/8