技术领域
[0001] 本
发明实施例涉及对标优化
算法领域，具体涉及一种多层级发电厂实时对标优化方法。
背景技术
[0002] 运行优化和节能的思想由来已久，实现的方法多种多样，有按照设计值优化的、有按照性能试验值优化的、还有按照理论计算值进行优化的。本质上都是“最优”思想。即设定一个或多个优化的理想目标，向目标方向调整运行参数以期实现预定的目标。多年来使用上述方法优化的结果并不理想，多数时根本无法实现。主要原因是目标设定理想化，现场条件很复杂，与设计值和试验值产生的条件是不同的。
[0003] 此外，即使是完全相同的两台机组因为安装、设备状况甚至是地域环境的不同，实际运行状况会有很大的差异，都按照同一目标去优化，结果必然不同。
[0004] 传统的对标是静态的，人工
指定标杆值，只是找出差距，没有优化指导。传统的运行优化虽是动态计算，往往只是机理计算，并且没有横向比较。
发明内容
[0005] 本发明实施例的目的在于提供一种多层级发电厂实时对标优化方法，用以解决现有发电厂对标方法采用静态对标，无横向比较和可实现的优化指导的问题。
[0006] 为实现上述目的，本发明实施例主要提供如下技术方案：
[0007] 提供一种多层级发电厂实时对标优化方法，所述方法包括：步骤1：建立指标体系模板，根据各层级关注的指标，建立对应层级指标体系模板；步骤2：建立标杆库，根据历史数据和同类对象，进行横向和纵向寻优，建立横向、纵向标杆库；步骤3：获取标杆，所述标杆具有
自学习功能，在机组运行中系统标杆库不断实时学习并更新标杆，用于保证标杆实时最优；步骤4：对标找偏差，选择对标方法，进行对标，根据所述偏差进行优化指导，通过机理分析找到关联因素，通过主因分析
锁定主要偏差因素，通过强化分析显示可调参数，并提供劣化提醒；步骤5：对标结果分析，分析人员分别对节能措施、主因成分表、添加原因和措施分类分析，完善对标优化
知识库，使标杆更准确有效；步骤6：反馈和优化，运行人员进行调整之后，对结果进行反馈，检验优化指导是否有效，进一步优化标杆和丰富优化指导的知识及因素分析。
[0008] 进一步地，所述步骤3中获取标杆的方法，具体包括：模板生成法，所述模板生成法包括：预设标杆的范围和目标作为过滤条件，根据所述过滤条件对历史数据进行筛选，得出符合过滤条件的数据作为标杆，并存储到标杆库，具体实现步骤包括：确定标杆名称，包括目标标杆的名称或者自定义名称，便于保存入标杆库后，备查和引用；确定范围，包括围绕目标确定范围并记录范围的维度、边界和属性，同时记录目标的维度、边界和属性；在选择的范围内确定目标名称，包括指标或事件；进行标杆排序筛选，通过范围和目标可以得到多个满足条件的时间段或者时刻，根据设定的条件，筛选优秀的工况并排序；确定因素，通过相关性分析确定影响目标的因素。
[0009] 进一步地，所述确定范围，具体包括：确定维度：在树状结构树下或者在
数据库中选择指标、
基础信息、事件、时间数据；确定维度边界：利用事件探测，在数据库中寻找满足条件要求的数值的时刻、记录条件、数值或时间段；确定属性：每一个维度的边界事件探测完成后，确定这些边界事件的关系。
[0010] 进一步地，所述步骤3中获取标杆的方法还包括：预设法和对比法，所述预设法包括：直接将现有的最优指标作为标杆，或将自身运行良好的工况作为标杆；所述对比法找标杆的方法包括：调用所述标杆库，根据标杆名称遍历查询标杆库中符合条件的所有标杆；计算符合条件的标杆范围与对标对象范围的相似度，筛选与对标对象的范围相似度满足设定值的标杆作为匹配标杆；若不存在匹配标杆，则利用模板生成法获取标杆；若存在所述匹配标杆，组成标杆组，则分别计算标杆组中每一个标杆与对标对象的相似度，筛选出相似度最大标杆，并判断所述相似度最大的标杆的相似度是否满足设定值要求；若满足，则将该相似度最大的匹配标杆作为标杆，若不满足，则利用模板生成法获取标杆。
[0011] 进一步地，所述标杆与对标对象的相似度计算方法包括：在标杆中
抽取因素作为对标对象的因素；通过模板从实时数据库获取对标对象因素的当前因素值；通过欧式距离计算对标对象因素与标杆因素的相似度。
[0012] 进一步地，所述步骤4中对标找偏差的方法，具体方法包括：根据用户的需求，选择不同的对标方法；进行机理分析：抽取对标对象中与标杆相同的关联因素；进行主因分析：在实时数据库中获取对标对象因素当前一段时间内稳定工况对应的数据，计算对标对象的每一个因素与标杆因素的差值，根据差值的大小获取超限因素，计算超限因素对目标的影响程度，并对所述影响程度进行排序，生成判据和因素成分表，并将影响程度排序靠前的作为影响对标对象目标的主要因素；进行强化分析，显示可调参数，优化指导，分析不可控因素造成的劣化状况，提供劣化提醒；主因触发对标优化知识库获取节能措施，生成对标诊断单，所述对标诊断单的内容包括：判据和因素成分表、影响对标对象目标的主要因素以及具体节能措施。
[0013] 进一步地，所述对标方法包括：预设标杆对标、不预设标杆对标、即时对标、实时对标、横向对标、纵向对标和多种对标方法组合对标；所述多种对标方法组合对标包括：预设标杆横向实时对标、预设标杆纵向实时对标、预设标杆横向即时对标、预设标杆纵向即时对标、预设标杆横向实时对标、预设标杆纵向实时对标、预设标杆横向即时对标、预设标杆纵向即时对标；其中，对标优化系统多层级包括分为集团、区域公司、发电厂、机组、设备五个层次，不同层级和组合的对标方法形成全面对标。
[0014] 进一步地，所述步骤5中对对标结果分析，具体方法包括：分析节能措施：人工判断对标诊断单中的节能措施是否具有可行性，若是，则根据所述节能措施调整设备运行参数，并将该节能措施保存到对标优化知识库中；若否，则手动添加或者
修改所述节能措施，并由审核人员审核，若审核通过，则将修改后的节能措施保存到对标优化知识库中，若审核不通过，则继续修改，直至审核通过；分析因素成分表：人工判断因素成分表中的主要因素是否合理，若合理，则将所述主要因素及其判据保存到对标优化知识库，若不合理，则选择新的主要因素并由审核人员审核，若审核通过，则对偏差因素对目标影响程度排序算法进行优化；若审核不通过，则重新选择新的主要因素，直至审核通过；若节能措施和因素分析表都不合理，则人工添加原因或措施，并由审核人员审核，审核通过后，根据标杆的各项指标调整设备的运行参数，系统自动追溯调整过程，并比较调整后与调整前对标目标的工况，若调整后对标目标的工况优于调整前对标目标的工况，则说明标杆有效，存入标杆库，并提高所述标杆的排序；若调整后对标目标的工况变差，则说明标杆无效，锁定调整前后的工况，并分析原因。
[0015] 进一步地，步骤6中根据结果分析单给出的建议调整后各项指标的变化情况对所述标杆进行反馈优化的方法包括：根据结果分析单中的优化建议调整对标对象的运行参数，若调整后各项指标的数据优于调整前，说明优化建议正确，则提高标杆的优先级，然后根据对标诊断单和结果分析单完善对标优化知识库；若调整后各项指标的数据相对于调整前变差，则说明运行优化建议不正确，相关人员分析原因，降低标杆的排序，并根据对标诊断单和结果分析单修改对标优化知识库中的记录，同时调整
优化算法，更新算法模型库。
[0016] 本发明实施例提供的技术方案至少具有如下优点：
[0017] (1)本发明实施例提供的一种多层级发电厂的实时对标优化方法，结合对标思想，扩大了在线历史寻优的范围，从自身和各层级之间的
角度等多方向进行对标，有利于细致的分析差距存在原因和提出具体的运行优化措施，提高运营
水平；
[0018] (2)本发明实施例采用横向与纵向结合的方式，通过横向与同类机组、系统和设备对标，以及纵向与自己的历史对标，获取与对标对象相似工况的最佳实践，不仅能够实现变化工况的在线寻优，而且最大程度的挖掘节能潜
力；
[0019] (3)本发明实施例采取数学计算和机理分析结合的方式，通过对标找出差距，结合对标优化知识库，获取节能建议，根据建议调整运行，追溯调整后对标对象运行工况是否优与调整前，优化标杆库，整个过程是闭环的，并且，对标的过程是自学习、不断优化的过程；
[0020] (4)本发明实施例的对标层级为集团层、区域公司层、电厂层，实现各类机组或者设备最佳运行实践共享，为不断提高运营水平提供参考，为决策提供科学依据；
[0021] (5)本发明实施例的对标是一个动态的过程，标杆实时更新，对标的结果趋于“更优”；
[0022] (6)本发明实施例将对标与优化结合，充分利用了两者优点，在对标的同时，对标的结果帮助分析优化的方向，优化的结果使标杆更准确，并完善了标杆优化知识库和算法。
附图说明
[0023] 图1为本发明实施例提供的一种多层级发电厂实时对标优化方法总体
流程图。
[0024] 图2为本发明实施例提供的一种获取标杆的方法流程图。
[0025] 图3为本发明实施例提供的一种对标诊断单的生成方法流程图。
[0026] 图4为本发明实施例提供的一种对标诊断单的审核分析方法流程图。
[0027] 图5为本发明实施例提供的一种反馈和优化总体流程图。
具体实施方式
[0028] 以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，熟悉此技术的人士可由本
说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效。
[0029] 以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、
接口、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、
电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。
[0030] 在描述本发明实施例之前，首先对本发明的应用场景做出介绍：
[0031] 运行优化和节能的思想由来已久，实现的方法多种多样，有按照设计值优化的、有按照性能试验值优化的、还有按照理论计算值进行优化的。本质上都是“最优”思想。即设定一个或多个优化的理想目标，向目标方向调整运行参数以期实现预定的目标。多年来使用上述方法优化的结果并不理想，多数时根本无法实现。主要原因是目标设定理想化，现场条件很复杂，与设计值和试验值产生的条件是不同的。即使是完全相同的两台机组因为安装、设备状况甚至是地域环境的不同，实际运行状况会有很大的差异，都按照同一目标去优化，结果必然不同。
[0032] 将对标和优化结合，以实践为基础的全新的“更优”的对标思想，使用
数据挖掘的方法，通过实时的自学习功能，不断寻找最佳实践、重复最佳实践、得到更优实践，循环上升，不断优化。
[0033] 对标方法可以分为预设标杆对标、不预设标杆对标、即时对标、实时对标、横向对标、纵向对标。预设标杆对标，就是对标前标杆库中存在和对标对象对应的标杆，对标时只需根据对标对象的范围和目标查找符合条件的标杆，然后开始对标、分析等操作；不预设标杆对标，就是对标前标杆库中没有符合条件的标杆或建立新标杆对标，针对这种情况，对标前需要建立一个新标杆，储存在标杆库中，然后再用此标杆对标；即时对标，即时寻找标杆，进行对标；实时对标即从标杆库中
选定标杆或者新建一个标杆后，在一定时间内实时运行对标，记录和提示对标结果；横向对标，即同类别机组、设备之间的对标；纵向对标，就是寻找机组或者设备历史最佳运行工况，然后与历史最佳运行工况对标。上述对标方法也可组合运作，如：预设标杆横向实时对标、预设标杆纵向实时对标、预设标杆横向历史对标、预设标杆纵向即时对标。
[0034] 其中，根据发电集团的组织体系、业务流程、发电行业的特点，结合系统功能需求，对标的结构层次从上到下依次划分为发电集团层、区域公司层、发电厂层、机组层、设备层。
[0035] 通过上述对标方法或多个对标方法的组合可以实现不同层级，同类机组以及同类型设备之间的对标，进一步的挖掘优化潜力，促进发电企业机组安全经济运行，生产运营的管理水平不断的提升，最终实现经济效益。
[0036] 因此，本发明实施例提供一种多层级发电厂的实时对标优化方法，参考图1，以循
泵为对标对象，该方法具体实现步骤如下：
[0037] 步骤1：在指标体系模板中，
循环泵为设备层的指标模板，实例化循环泵的模板，获得循环泵对象，确定循环泵的相关指标，主要有耗电率、负荷、环境
温度、出口压力、出口流量、
电流、功率、效率，将这些指标关联现场数据库中对应指标的点，可实时读取这些指标数值。
[0038] 步骤2：由该循环泵的历史数据和同类型号循环泵建立横向、纵向标杆库。横向标杆库即同类别机组、设备之间的标杆数据组成的标杆库；纵向标杆库即机组或者设备历史最佳运行工况组成的标杆库，上述标杆库中的标杆由边界条件、目标最佳值和影响因素组成。
[0039] 步骤3：获取标杆，该标杆具有自学习功能，在机组运行中系统标杆库不断实时学习并更新标杆，用于保证标杆实时最优，包括创建对标模板，设置对标对象，并根据对标对象获取标杆；
[0040] 具体地，对标模板的创建原则可以按照范围、目标、因素三要素原则来创建，建立模板，由模板创建对标对象，以某厂300MW机组的循环泵对标为例，对标模板的示例参考表1，表1中列举了创建模板的筛选条件，范围包括其所在的层级、负荷值
波动范围，对标设备等，对标对象目标为耗电率以及目标关联因素为出口压力、出口流量、电流、功率和效率等因素。
[0041] 表1：
[0042]
[0043] 参考图2，上述获取标杆的方法包括模板生成法、预设法和对比法，其中，模板生成法即：在对标模板中预设标杆的范围和目标作为过滤条件，过滤条件也可以是由参数、指标或者事件一种或者多种组合构成，根据过滤条件对历史数据进行筛选，得出符合过滤条件的数据作为标杆，并存储到标杆库。
[0044] 具体实现步骤包括：确定标杆名称，包括目标标杆的名称或者自定义名称，便于保存入标杆库后，备查和引用；确定范围，包括围绕目标确定范围并记录范围的维度、边界和属性，同时记录目标的维度、边界和属性；在选择的范围内确定目标名称，包括指标或事件；进行标杆排序筛选，通过范围和目标可以得到多个满足条件的时间段或者时刻，根据设定的条件，筛选优秀的工况并排序；确定因素，通过相关性分析确定因素。
[0045] 其中，确定范围具体包括：确定维度、确定边界和确定属性。
[0046] 确定维度：在树状结构树下或者在数据库中选择指标、基础信息、事件、时间数据；
[0047] 确定边界：利用事件探测，在数据库中寻找满足条件要求的数值的时刻、记录条件、数值或时间段；
[0048] 确定属性：每一个维度的边界事件探测完成后，确定这些边界事件的关系。
[0049] 预设法包括：直接将现有的最优指标作为标杆，或将自身运行良好的工况作为标杆，即人为设定标杆。
[0050] 对比法包括：调用标杆库，根据标杆名称遍历查询标杆库中的所有符合条件的标杆，计算符合条件的标杆范围与对标对象范围的相似度，筛选与对标对象的范围相似度满足设定值的标杆作为匹配标杆。其中，对标对象的范围和目标即对标模板中的范围、目标、因素等要素。若不存在匹配标杆，则利用模板生成法获取标杆，即再根据对标模板中的筛选条件，在历史数据中选出符合条件的工况。若存在所述匹配标杆，生成标杆组，则分别计算标杆组中每一个匹配标杆与对标目对象的相似度，筛选出相似度最大的匹配标杆，并判断该相似度最大的匹配标杆的相似度是否满足要求，若满足，则将该相似度最大的匹配标杆作为标杆，若不满足，则利用模板生成法获取标杆。此方法能够获取较优的标杆。
[0051] 其中，标杆与对标对象的相似度计算方法包括：在标杆中抽取因素作为对标对象的因素；通过模板从实时数据库获取对标对象因素的当前因素值；通过欧式距离计算对标对象因素与标杆因素的相似度。
[0052] 需要说明的是，在采用模板法创建对标对象模板时，采用的是现场的历史或实时数据，需要对数据进行采集和预处理，在数据预处理时，需要先使用3sigma原则筛选测点数据，剔除异常值，然后对各个测点的测量数据根据各自的极值进行归一化处理，使实际测量值映射到[0 1]区间。
[0053] 步骤4：对标找偏差，选择对标方法，进行对标，根据偏差进行优化指导，通过机理分析找到关联因素，通过主因分析锁定主要偏差因素，通过强化分析显示可调参数，并提供劣化提醒；
[0054] 根据用户的需求，选择不同的对标方法；
[0055] 进行机理分析：抽取对标对象中与标杆相同的关联因素；
[0056] 进行主因分析：在实时数据库中获取对标对象因素当前一段时间内稳定工况对应的数据，计算对标对象的每一个因素与标杆因素的差值，根据差值的大小获取超限因素，计算超限因素对对标目标的影响程度，并对所述影响程度进行排序，生成判据和因素成分表，并将影响程度排序靠前的作为影响对标对象目标的主要因素；
[0057] 进行强化分析，显示可调参数，优化指导，分析不可控因素造成的劣化状况，提供劣化提醒；
[0058] 主因触发对标优化知识库获取节能措施，生成对标诊断单，所述对标诊断单的内容包括：判据和因素成分表、影响对标对象目标的主要因素以及具体节能措施。
[0059] 实际应用中，可以理解为：创建对标对象模板，设置对标对象，选择对标方法，并根据所述对标对象和用户所在层级的标杆库获取标杆；
[0060] 其中，对标前，首先需要选取合适的标杆，与对标对象进行比对，选出与对标对象最相似的标杆进行对标，确保可比性最强。标杆本身是一种工况，要确保标杆和对标对象这两种工况相似，主要从影响工况的主要因素抓起，然后对比主要因素的相似性来确保工况相似，分别计算对标对象与其相似度，并根据相似度大小排序。
[0061] 具体地，参考图3，抽取对标对象中与标杆相同的因素，并计算对标对象的每一个因素与标杆因素的差值，根据差值的大小获取超限因素，超限因素即对标对象与标杆的差值超过预设限值的因素，计算超限因素对对标对象的目标的影响程度，并对影响程度进行排序，并将影响程度排序靠前的作为影响对标目标的主要因素，生成判据和因素成分表；主因触发对标优化知识库获取节能措施或建议，最终生成对标诊断单，对标诊断单的内容包括：判据和因素成分表、影响对标目标的主要因素以及具体节能措施等涉及对标过程的数据。
[0062] 计算偏差因素影响程度方法如下：
[0063] 计算超限因素x对目标y的皮尔逊相关系数，假设有n个样本值，则根据皮尔逊相关系数计算公式计算出相关系数，皮尔逊相关系数计算公式为：
[0064]
[0065] 划分为三级：低度相关：|r|<0.4；显著相关：0.4<＝|r|<0.7；高度相关：0.7<＝|r|；利用相关系数大小r，量化超限因素对目标的影响程度，并得到主因。
[0066] 步骤5：对标结果分析，分析人员分别对节能措施、主因成分表、添加原因和措施分类分析，完善对标优化知识库，使标杆更准确有效。
[0067] 具体方法包括：
[0068] 分析节能措施：人工判断对标诊断单中的节能措施是否具有可行性，若是，则根据所述节能措施调整设备运行参数，并将该节能措施保存到对标优化知识库中；若否，则手动添加或者修改所述节能措施，并由审核人员审核，若审核通过，则将修改后的节能措施保存到对标优化知识库中，若审核不通过，则继续修改，直至审核通过；
[0069] 分析因素成分表：人工判断因素成分表中的主要因素是否合理，若合理，则将所述主要因素及其判据保存到对标优化知识库，若不合理，则选择新的主要因素并由审核人员审核，若审核通过，则对重要度排序算法进行优化；若审核不通过，则重新选择新的主要因素，直至审核通过；
[0070] 若节能措施和因素分析表都不合理，则人工添加原因或措施，并由审核人员审核，审核通过后，根据标杆的各项指标调整设备的运行参数，系统自动追溯调整过程，并比较调整后与调整前对标目标的工况，若调整后对标目标的工况优于调整前对标目标的工况，则说明标杆有效，存入标杆库，并提高所述标杆的排序；若调整后对标目标的工况变差，则说明标杆无效，锁定调整前后的工况，并分析原因。
[0071] 上述对标优化知识库类似于专家知识库，是针对发电厂领域问题求解的需要，采用知识表示方式在计算机
存储器中存储、组织、管理和使用的互相联系的知识片集合。这些知识片包括与发电行业领域相关的理论知识、事实数据，由专家经验得到的启发式知识，定义、定理和运算法则以及常识性知识等。
[0072] 在实际操作中可以理解为运行人员进行调整之后，对结果进行反馈，从而实现优化知识及经验的积累和沉淀。
[0073] 参考图4，由于不同的工作人员对设备的要求不一样，因此需要分类对对标诊断单中的内容进行审核分析，一般来说对标优化主要应用人群为运行人员、专工和其他相关人员。运行人员关注的是实时工况对标对应的节能措施，因此由运行人员人工判断对标诊断单中的节能措施是否具有可行性，若具有可行性，则根据对标诊断单中的节能措施调整设备运行参数，并将该节能措施保存到对标优化知识库中；若不具有可行性，则运行人员手动添加或者修改节能措施，并由审核人员审核，若审核通过，则将修改后的节能措施保存到对标优化知识库中，若审核不通过，则继续修改，直至审核通过，再将最终通过审核的节能措施存储到对标优化知识库中。
[0074] 专工和其他人员关注的是一些统计量和一些总体趋势，因此在对标时会用统计量去对，因此专工和其他人员分析因素成分表和对标目标和因素的统计值，人工判断因素成分表中的主要因素是否合理，若合理，则将主要因素及其判据保存到对标优化知识库，若不合理，则选择新的主要因素并由审核人员审核，若审核通过，则对重要度排序算法进行优化；若审核不通过，则重新选择新的主要因素，直至审核通过，根据审核通过的主要因素对重要度排序算法进行优化。
[0075] 需要说明的是：如果人工审核过程中认为节能措施和因素分析表都不合理，则再由相关人员人工添加原因或措施，并由审核人员审核，审核通过后，根据标杆的各项指标调整设备的运行参数，系统自动追溯调整过程，并比较调整后与调整前对标目标的工况，若调整后对标目标的工况优于调整前对标目标的工况，则说明标杆有效，将该标杆存入标杆库，并提高该标杆的排序；若调整后对标目标的工况变差，则说明标杆无效，锁定调整前后的工况，并分析原因。上述的系统指的是应用本方法的对标管理系统。
[0076] 步骤6：反馈和优化，运行人员进行调整之后，对结果进行反馈，检验优化指导是否有效，进一步优化标杆和丰富优化指导的知识及因素分析。
[0077] 优化的方法包括：根据结果分析单中的建议对设备进行调整，比较设备调整前后的各项指标，根据设备调整后各项指标的变化情况对标杆进行优化。
[0078] 由于在上述步骤中存在对设备参数进行调整的环节，因此，为了验证调整后的对标目标是否优于调整前以及选取的标杆是否正确，需要进行优化反馈。
[0079] 具体地，根据结果分析单中的优化建议调整设备的运行参数，若调整后各项指标的数据优于调整前，说明优化建议正确，则提高标杆的优先级，然后根据对标诊断单和结果分析单完善对标优化知识库，将对标优化知识库中该条知识状态更新为完成状态。系统通过优化的指标和因素的相关性数据，重新
深度学习，训练算法，得到综合评估分更高的优化算法模型；具体地训练方法可以通过
卷积神经网络等技术来实现。
[0080] 若调整后各项指标的数据相对于调整前变差，则说明运行优化建议不正确，相关人员分析原因，判断影响运行指标的原因，给出解决建议，并降低对应标杆的排序，并根据对标诊断单和结果分析单修改对标优化知识库中的记录，同时调整优化算法，更新算法模型库。
[0081] 参考图5，在一个具体的例子中，本实施例提供的一种多层级发电厂实时对标优化方法可以为：用户从标杆库中选取标杆，判断此标杆是否合适，若标杆不合适，则重新生成标杆，若标杆合适，则将对标对象与选取的标杆进行对标；系统生成对标诊断单；然后人工分析对标诊断单中的诊断结果，若诊断结果不正确，则进行补充修改，直至审核通过，若诊断结果正确，则根据审核通过的结果调整设备的运行参数，检测调整后的运行数据是否优于调整前的运行数据，若调整后各项指标的数据优于调整前，说明优化建议正确，则提高用户选取标杆的优先级，然后根据对标诊断单和结果分析单完善对标优化知识库；若调整后各项指标的数据相对于调整前变差，则说明运行优化建议不正确，相关人员分析原因，判断影响运行指标的原因，给出解决建议，并降低对应标杆的排序，并根据对标诊断单和结果分析单修改对标优化知识库中的记录，同时调整优化算法，更新算法模型库。
[0082] 本发明实施例的对标结果包括对标结果展示表和对标结果解读，其中，在集团层循环泵的对标结果展示表如表2：
[0083] 表2：
[0084]
[0085] 在集团层循环泵的对标结果解读包括：
[0086] 标杆：A电厂#1循泵；
[0087] 综合排名：A电厂#1循泵>B电厂#1循泵>C电厂#1循泵；
[0088] 电流较大的对标对象：C电厂#1循泵，与标杆差值4A；
[0089] 出口压力较低的对标对象：C电厂#1循泵，与标杆差值-0.01MPa；出口流量较小的对标对象：C电厂#1循泵，与标杆差值-400t/h；功率较大的对标对象：C电厂#1循泵，与标杆差值30kw；
[0090] 效率较低的对标对象：B电厂#1循泵，与标杆差值-2.5％；
[0091] 建议：C电厂#1循泵技节能优化潜力较大，请重点关注。
[0092] 本发明实施例在集团层循环泵另一对标结果展示表如表3，
[0093] 表3：
[0094]
[0095] 对标结果解读为：
[0096] 标杆：E电厂#1循泵；
[0097] 综合排名：E电厂#1循泵>D电厂#2循泵>F电厂#3循泵；
[0098] 电流较大的对标对象：F电厂#3循泵，与标杆差值7A；
[0099] 出口压力较低的对标对象：D电厂#2循泵，与标杆差值-0.01MPa；出口流量较小的对标对象：D电厂#2循泵，与标杆差值-100t/h；功率较大的对标对象：F电厂#3循泵，与标杆差值63kw；
[0100] 效率较低的对标对象：F电厂#3循泵，与标杆差值-1.5％；
[0101] 建议：F电厂#3循泵技节能优化潜力较大，请重点关注。
[0102] 本发明实施例在设备层凝汽器横向对标结果展示表如表4，
[0103] 表4：
[0104] A电厂#1机凝汽器横向对标 单位 A电厂#1机凝汽器 C电厂#1机凝汽器 与标杆差值端差 ℃ 3.8 1.2 2.6
过冷度 ℃ 0.45 0.2 0.25
循环水入口温度 ℃ 17 14 3
循环水出口温度 ℃ 29.7 28.8 0.9
循环水入口压力 MPa 0.21 0.28 -0.07
凝结水流量 t/h 604 596 8
凝汽器水位 mm 803 725 72
凝汽器
真空 kPa 96 96.9 -0.9
机组负荷 MW 300 295 5
凝结水温度 ℃ 33.5 30 3.5
[0105] 在设备层凝汽器横向对标结果解读为：
[0106] 凝汽器性能指标均比标杆差，详细消息：
[0107] 端差：比标杆大2.6℃；
[0108] 过冷度：比标杆大0.25℃；
[0109] 原因：循环水压力较低，凝汽器水位较高；
[0110] 节能优化措施：适当增大循环水流量，降低凝汽器水位。
[0111] 本发明实施例在设备层凝汽器纵向对标结果展示表如表5，
[0112] 表5：
[0113]
[0114]
[0115] 在设备层凝汽器纵向对标结果解读为：
[0116] 凝汽器性能指标均比标杆差，详细消息：
[0117] 端差：比标杆大1.4℃；
[0118] 过冷度：比标杆大0.2℃；
[0119] 原因：循环水压力较低，凝汽器水位较高；
[0120] 节能优化措施：适当增大循环水流量，降低凝汽器水位。
[0121] 另外，本发明实施例中涉及一些定义说明如表6所示。
[0122] 表6：
[0123]
[0124]
[0125] 本发明实施例结合对标思想，扩大了在线历史寻优的范围，除了寻找自身的历史最佳运行实践，还寻找在集团下同类型的机组、系统、设备的最佳运行实践，从多方向和多层级进行对标，有利于细致的分析差距存在原因和提出具体的运行优化措施，提高运营水平；根据机组、系统、设备的真实运行状态选取标杆，获取与对标对象相似工况的最佳实践，不仅能够实现变化工况的在线寻优，而且最大程度的挖掘节能潜力；通过对标找出差距，分析对标结果，获取节能建议，根据建议调整运行，判断优化后的标杆是否优于调整前，如果调整后的标杆优于调整前，说明运行优化建议正确，提高标杆排序，相反，降低标杆排序或者重新选标杆，从而实现闭环管理，极大提高管理效果；不断更新对标优化知识库，使对标结果更加准确；对标层级为集团层、区域公司层、电厂层、机组层、设备层，提供各类机组或者设备最佳运行实践，消除信息
孤岛，实现最佳运营信息共享，为各厂不断提高运营水平提供参考。本领域技术人员应该可以意识到，在上述一个或多个示例中，本发明所描述的功能可以用
硬件与
软件组合来实现。当
应用软件时，可以将相应功能存储在计算机可读介质中或者作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质，其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送
计算机程序的任何介质。存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。
[0126] 以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的技术方案的基础之上，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包括在本发明的保护范围之内。
