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摘要:
对火电控制历史数据进行分析和建模, 能有效地帮助用户实现更优的机组运行控制. 由于这类控制数据的复杂性, 传统系统辨识过程非常烦琐, 甚至难以得到有效结果. 为此, 将可视分析技术引入系统辨识中, 与自动建模算法集成, 设计了面向系统辨识的可视分析系统 imDCS, 在时序数据特征分析、模型建立和筛选评估以及模型迭代优化等各阶段支持控制系统建模的全过程. 通过多种可视化映射技术和交互联动视图支持多层次模型筛选过程; 通过分组视图与堆叠视图展示高维多元模型结构; 通过精度评估组合视图支持用户从不同侧面评估模型性能. 与领域专家合作, 基于电厂真实控制数据和运行优化需求进行了案例分析和评估, 结果表明, 该系统在工业控制数据分析和建模中具有更高的有效性和可用性.
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文献信息
篇名 面向系统辨识的火电控制时序数据可视分析
来源期刊 计算机辅助设计与图形学学报 学科 工学
关键词 可视分析 系统辨识 火电控制 时序数据
年,卷(期) 2019,(10) 所属期刊栏目 可视化前沿进展
研究方向 页码范围 1677-1686
页数 10页 分类号 TP391.41
字数 7506字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1089.2019.17969
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研究主题发展历程
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可视分析
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时序数据
研究起点
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相关学者/机构
期刊影响力
计算机辅助设计与图形学学报
月刊
1003-9775
11-2925/TP
大16开
北京2704信箱
82-456
1989
chi
出版文献量(篇)
6095
总下载数(次)
15
总被引数(次)
94943
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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