第二章 实时数据采集及预处理

数据采集与处理模块从双网卡网关机中实时获取运行主要热力参数数据如主蒸汽压力、温度等，通过各种接口技术将采集的数据单向传递到数据库服务器中。采集的实时数据必须进行数据检验以保证其正确性和可靠性，可根据各种算法和预测模型剔除掉“坏点”，并用预测值替代。

1. 实时数据采集，是电厂监控和机组优化的前提。对实时数据采集的工作原理进行了分析，并对沙角A电厂的两种数据接口标准和采集算法进行了阐述。

2. 准确获取实时数据，是性能计算和能损分析的基础。因此，采集数据预处理是优化计算中极其重要的一个环节。根据工程实际，基于阈值策略、时域处理和人工神经网络算法分别对数据进行了预测验证。其中，重点介绍了预测效果较好的改进BP网络算法，该算法带动量势态项，能够动态改变学习效率，从而大大加快全局收敛速度，又避免形成局部极小值。采用该网络模型对锅炉蒸发量进行了预测验证，网络性能良好，预测结果和实际测量值能很好地吻合。同时，基于面向对象的程序设计风格，给出了改进BP算法的JAVA程序实现，对实际工程应用具有一定的参考和指导价值。