一种基于历史数据的供热系统温度、流量传感器故障诊断方法与流程

【】本发明涉及故障诊断领域，尤其涉及一种基于历史数据的供热系统温度、流量传感器故障诊断方法。

背景技术

0、 背景技术：

1、传感器故障诊断最早使用的方法是硬件冗余法，这种方法最简单也最为有效，但是成本高，难以推广，且只能发现故障，不能根据故障及时做出应急反馈。目前，传感器的故障检测方法一般分为直接法和间接法。直接法基于供热系统的各种输入、输出参数作为故障的症状，被输入到分类器，分类器根据事先制定好的分类策略做出故障分类，但是这种方法对于动态系统和一些小故障无能为力，有很大的局限性。间接法需要先建立系统在正常条件和已知故障条件下系统模型，利用这些模型对系统进行预测，其建立模型的方法包括：回归法、神经网络法、模糊逻辑法等。间接法的关键在于仿真数据的可靠性以及模型的精度，如果模型误差较大，势必会造成误诊或漏诊。比如其中的神经网络法，虽然具有学习功能，诊断的鲁棒性较好，但是其学习量大，收敛速度慢，不利于在线学习与诊断。

2、供热系统在热力站一次网二次网一般都具有完整的温度、压力、流量传感器以监测热力站的运行状态，部分智慧供热系统甚至具备dcs、scada、gis等先进的信息系统支持。在这些先进的信息技术的支持下，供热系统可对采集的历史数据进行分析与处理。因此，本专利提出了一种通过建立物理模型和对大批量历史数据进行处理，可对供热数据监测数据进行故障判断的方法，该方法不需要建立所针对系统的精确数学模型，开发和应用较为方便，对历史数据和系统信息要求不高，并且具有一些“智能”特征。此外，基于知识的定量模型表示简单、直观、形象、方便，推理透明，诊断推理速度快，所需的数据存储空间相对较小，故障诊断结果可解释性较强。

技术实现思路

0、 技术实现要素：

1、为了解决现有技术中的上述问题，本发明提出了一种基于历史数据的供热系统温度、流量传感器故障诊断方法，所述方法包含：

2、步骤一：通过温度传感器和流量传感器采集热力站历史运行数据，计算当前时刻的平均换热效率和平均换热系数

3、通过温度、流量传感器记录当前时刻前一个月(每10分钟记录一次)的一网供水温度t1、一网回水温度t2、二网供水温度t4、二网回水温度t3、一网流量m12、二网流量m34并存入历史数据库。求出换热系数k与换热效率η存入历史数据库，具体计算方法为：

4、q1＝c×m12×(t1-t2)

5、q2＝c×m34×(t4-t3)

6、η×q1＝q2

7、

8、式中，t1为热力站一网供水温度，t2为热力站一网回水温度，t3为热力站二网回水温度，t4为热力站二网供水温度，m12为热力站一网流量，m34为热力站二网流量；换热器顺流时，δt′＝t1-t3，δt″＝t2-t4；换热器逆流时，δt′＝t1-t4，δt″＝t2-t3，工程中也可采用平均温差代替对数平均温差

9、对计算出的所有时刻的换热系数k与换热效率η排序，以所有数据15％和85％处作为该热力站的换热效率阈值ηmin、ηmax和换热系数阈值kmin和kmax；

10、计算当前时刻的平均换热效率与平均换热系数具体计算方法为：

11、

12、

13、式中，η1-η12为前两个小时分别计算的对应时刻的换热效率，k1-k12为前两个小时分别计算的对应时刻的换热系数。计算的对应时刻的换热效率必须在阈值范围(ηmin，ηmax)内，否则计算平均换热效率时不采纳该时刻计算的换热效率。计算的对应时刻的换热系数必须在阈值范围(kmin，kmax)内，否则计算平均换热系数时不采纳该时刻计算的换热系数；

14、步骤二：对实时传输的流量为零的数据进行修正

15、当热力站一网流量m12和热力站二网流量m34均为0kg/s时，可认为该时刻此热力站处于关闭状态，不进行修正；若热力站一网流量m12或者热力站二网流量m34一侧为0kg/s，另一侧不为0kg/s时，可认为此时刻流量传感器存在异常，分别修正m12或m34，具体方法为：

16、若m12＝0，且m34＝0时，将m12＝0kg/s，m34＝0kg/s读入数据库；

17、若m12＝0，且m34×(t4-t3)＞0时，修正m12，并将m12、m34读入数据库；

18、若m12＝0，且m34×(t4-t3)＜0时，将m12＝0kg/s，m34＝0kg/s读入数据库；

19、若m34＝0，且m12×(t1-t2)＞0时，修正m34，并将m12、m34读入数据库；

20、若m34＝0，且m12×(t1-t2)＞0时，将m12＝0kg/s，m34＝0kg/s读入数据库；

21、步骤三：温度传感器、流量传感器故障分析与诊断

22、首先对当前时刻的换热效率进行判断，若换热效率η在范围内，则当前时刻的温度传感器和流量传感器的表计监测值正确，不进行修正，并将数据读入数据库；若换热效率η不在范围内，则当前时刻的表计监测值可能存在问题；

23、分别对一网供水温度t1、一网回水温度t2、二网供水温度t4、二网回水温度t3、一网流量m12、二网流量m34进行诊断。具体方法为：

24、q1＝c×m12×(t1-t2)

25、q2＝c×m34×(t4-t3)

26、η×q1＝q2

27、

28、诊断一网供水温度t1，利用上式求出假设的t1′和假定的换热量并比较假定的换热量与当前时刻的换热量，若两者绝对误差值小于1，则判定一网供水温度t1发生了故障并进行修正；若两者绝对误差值不小于1，则一网供水温度t1准确，不进行修正；

29、诊断一网回水温度t2，利用上式求出假设的t2′和假定的换热量并比较假定的换热量与当前时刻的换热量，若两者绝对误差值小于1，则判定一网回水温度t2发生了故障并进行修正；若两者绝对误差值不小于1，则一网回水温度t2准确，不进行修正；

30、诊断二网供水温度t4，利用上式求出假设的t4′和假定的换热量q′2＝4200×m34×(t4′-t3)，并比较假定的换热量与当前时刻的换热量，若两者绝对误差值小于1，则判定二网供水温度t4发生了故障并进行修正；若两者绝对误差值不小于1，则二网供水温度t4准确，不进行修正；

31、诊断二网回水温度t3，利用上式求出假设的t3′和假定的换热量q′2＝4200×m34×(t4-t3′)，并比较假定的换热量与当前时刻的换热量，若两者绝对误差值小于1，则判定二网回水温度t3发生了故障并进行修正；若两者绝对误差值不小于1，则二网回水温度t3准确，不进行修正；

32、诊断一网流量m12，利用上式求出假设的m12′和假定的换热量并比较假定的换热量与当前时刻的换热量，若两者绝对误差值小于1，则判定一网流量m12发生了故障并进行修正；若两者绝对误差值不小于1，则一网流量m12准确，不进行修正；

33、诊断二网流量m34，利用上式求出假设的m34′和假定的换热量q′2＝4200×m34′×(t4-t3)，并比较假定的换热量与当前时刻的换热量，若两者绝对误差值小于1，则判定二网流量m34发生了故障并进行修正；若两者绝对误差值不小于1，则二网流量m34准确，不进行修正。

34、本发明的有益效果包括：通过建立的物理模型和大批量历史数据的处理，可对供热数据监测数据进行故障判断，提高了监测的准确性，同时该诊断方法突破了需要借助硬件来监测传感器故障的传统方法。这种方法是一种实际应用较广泛的方法，不需要建立所针对系统的精确数学模型，开发和应用较为方便，对历史数据和系统信息要求不高，并且具有一些“智能”特征。此外，基于知识的定量模型表示简单、直观、形象、方便，推理透明，诊断推理速度快，所需的数据存储空间相对较小，故障诊断结果可解释性较强。