一种面向数字化电厂的资源协同调度管理方法及系统与流程

本发明涉及数据处理，具体涉及一种面向数字化电厂的资源协同调度管理方法及系统。

背景技术：

1、电厂的正常发电运行影响着正常的生产生活，对于电厂正常发电的监测对于维持发电运行稳定性有着重要的意义。目前通过物联网和数字化等技术，能够提升电厂正常发电运行监测的准确性和效率。

2、但是，由于电厂内新老设备、异构设备的复杂性，导致在进行数字化监测的过程中，需要的计算资源以及网络带宽等较为庞大，常会出现监测迟滞等现象，影响电厂发电运行监测的稳定性。因此，需要一种在进行数字化电厂发电运行监测过程中，对计算资源和网络资源进行调度的方案，提升电厂发电运行监测的稳定性。

技术实现思路

1、本申请提供了一种面向数字化电厂的资源协同调度管理方法及系统，用于针对解决现有技术中电厂内各类设备异构，进行发电运行监测时对于计算资源和网络资源的调度不合理，导致发电运行监测效率低、存在迟滞的技术问题。

2、鉴于上述问题，本申请提供了一种面向数字化电厂的资源协同调度管理方法及系统。

3、本申请的第一个方面，提供了一种面向数字化电厂的资源协同调度管理方法，所述方法包括：

4、获取目标电厂内与发电作业相关的m个区域、n个设备和o个工作岗位，作为多个监测项目，并通过预设在所述目标电厂内的多个检测设备，对所述m个区域进行图像监测，对所述n个设备进行运行参数监测，对所述o个工作岗位进行状态监测，m、n、o为大于1的整数；

5、根据所述目标电厂在上一个预设时间周期内出现发电作业异常的监测数据，分析所述m个区域、n个设备和o个工作岗位出现异常与发电作业出现异常的相关程度，获得多个相关性系数；

6、构建用于对所述目标电厂进行发电作业监测的数字孪生模型，其中，所述数字孪生模型内包括数据采集模块和异常预测模块，所述数据采集模块用于接收所述多个监测项目的多个监测数据，异常预测模块用于根据所述多个监测数据输出作业异常的概率；

7、根据所述多个相关性系数，调度所述多个监测项目占用的监测计算资源，获取在下一个预设时间周期内，对所述多个监测项目进行数据采集更新的多个更新频率信息，以及对所述m个区域进行图像数据采集更新的m个数据规模信息；

8、在下一个预设时间周期内，按照所述多个更新频率信息和m个数据规模信息，对所述多个监测项目进行监测数据采集更新，输入至所述数字孪生模型内，获得作业异常概率，进行预警。

9、本申请的第二个方面，提供了一种面向数字化电厂的资源协同调度管理系统，所述系统包括：

10、监测项目获取模块，用于获取目标电厂内与发电作业相关的m个区域、n个设备和o个工作岗位，作为多个监测项目，并通过预设在所述目标电厂内的多个检测设备，对所述m个区域进行图像监测，对所述n个设备进行运行参数监测，对所述o个工作岗位进行状态监测，m、n、o为大于1的整数；

11、相关性分析模块，用于根据所述目标电厂在上一个预设时间周期内出现发电作业异常的监测数据，分析所述m个区域、n个设备和o个工作岗位出现异常与发电作业出现异常的相关程度，获得多个相关性系数；

12、数字孪生模型构建模块，用于构建用于对所述目标电厂进行发电作业监测的数字孪生模型，其中，所述数字孪生模型内包括数据采集模块和异常预测模块，所述数据采集模块用于接收所述多个监测项目的多个监测数据，异常预测模块用于根据所述多个监测数据输出作业异常的概率；

13、计算资源调度模块，用于根据所述多个相关性系数，调度所述多个监测项目占用的监测计算资源，获取在下一个预设时间周期内，对所述多个监测项目进行数据采集更新的多个更新频率信息，以及对所述m个区域进行图像数据采集更新的m个数据规模信息；以及

14、异常监测模块，用于在下一个预设时间周期内，按照所述多个更新频率信息和m个数据规模信息，对所述多个监测项目进行监测数据采集更新，输入至所述数字孪生模型内，获得作业异常概率，进行预警。

15、本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

16、本申请提供的技术方案通过获取在电厂内与发电作业相关的多个监测项目，分析多个监测项目对于发电作业出现异常的相关程度，并作为对多个监测项目进行计算资源和网络资源调度的基础，按照多个相关性系数，设置对多个监测项目进行数据采集更新的多个更新频率信息，以及对其中图像监测项目的图像采集数据规模，使得与发电作业异常相关性较大的监测项目能够以更大的更新频率进行数据采集更新，占用较多的资源，提升发电作业监测资源调度的合理性，并通过构建数字孪生模型，提升发电厂发电作业监测以及异常预警的效率和准确性，达到了提升发电运行监测时对于计算资源和网络资源调度的合理性，以及发电运行监测的效率、准确性和时效性。

技术特征：

1.一种面向数字化电厂的资源协同调度管理方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述目标电厂在上一个预设时间周期内出现发电作业异常的监测数据，分析所述m个区域、n个设备和o个工作岗位出现异常与发电作业出现异常的相关程度，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述多个异常监测数据，分析所述多个监测项目之间的关联相关性，获得多个关联相关性系数，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，构建用于对所述目标电厂进行发电作业监测的数字孪生模型，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，采用所述m个样本图像数据集合和m个样本区域监测结果集合，分别构建所述m个区域对应的m个区域监测单元，包括：

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，采用所述多个样本异常监测项目组合和样本作业异常概率集合，构建异常概率输出单元，包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述多个相关性系数，获取在下一个预设时间周期内，对所述多个监测项目进行数据采集更新的多个更新频率信息，以及对所述m个区域进行图像数据采集更新的m个数据规模信息，包括：

8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法包括：

9.一种面向数字化电厂的资源协同调度管理系统，其特征在于，所述系统包括：

技术总结
本发明公开了一种面向数字化电厂的资源协同调度管理方法及系统，涉及数据处理技术领域，该方法包括获取目标电厂内与发电作业相关的多个监测项目；分析多个监测项目出现异常与发电作业出现异常的多个相关性系数；构建用于对目标电厂进行发电作业监测的数字孪生模型；根据多个相关性系数，获取在下一个预设时间周期内，对多个监测项目进行数据采集更新的多个更新频率信息，以及对其中M个区域进行图像数据采集更新的M个数据规模信息，并在下一个预设时间周期内，对多个监测项目进行监测数据采集更新，输入至数字孪生模型内，获得作业异常概率，进行预警。本发明达到了提升数字化电厂内发电作业监测资源调度管理的合理性的技术效果。

技术研发人员：李瑞生,周屋梁,蒋飞勇,袁群义,刘勇坚
受保护的技术使用者：广州健新科技有限责任公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13