1、穩(wěn)態(tài)檢測對熱工過程中評價設(shè)備的性能優(yōu)異、系統(tǒng)過程建模及優(yōu)化、故障檢測機制建立及過程辨識等均體現(xiàn)出非常重要的意義。在熱電廠海量歷史數(shù)據(jù)預(yù)處理過程當中，只有穩(wěn)態(tài)工況下的數(shù)據(jù)才能真實客觀的反映出系統(tǒng)，并且在以后的系統(tǒng)建模及辨識中都要獲得穩(wěn)態(tài)工況，所以將穩(wěn)態(tài)工況下變量的數(shù)據(jù)從海量數(shù)據(jù)庫中挑選出來非常重要。SSD(Steady State Detection)算法作為一種有效的穩(wěn)態(tài)檢測算法得到了廣泛的應(yīng)用，將SSD算法與數(shù)據(jù)濾波相結(jié)合，可以顯著提

2、高監(jiān)測點穩(wěn)態(tài)狀況判斷的準確度。將EWMA(Exponentially Weighted Moving Average,EWMA)濾波與SSD算法結(jié)合，形成EWMA-SSD方法，作為本文的研究對象進行分析研究。
　　本文首先分析了SSD算法和EWMA濾波進行穩(wěn)態(tài)檢測的機制，利用SSD算法中的窗寬n和EWMA的濾波因子λ之間存在的等價關(guān)系，確定λ的計算方法。考慮到實際工況中監(jiān)測數(shù)據(jù)分布具有不確定性，在SSD算法的基礎(chǔ)上，對算法在控制限

3、的求取和監(jiān)控指標方面做出了改進。采用基于核函數(shù)的非參數(shù)控制限算法，用核函數(shù)擬合出監(jiān)控指標的概率密度函數(shù)，然后計算出該概率密度函數(shù)下滿足檢驗水平α的控制限，并結(jié)合EWMA濾波對監(jiān)控指標進行改進后，對過程數(shù)據(jù)進行穩(wěn)態(tài)檢測。然后將SSD穩(wěn)態(tài)檢測法應(yīng)用到某火電廠600MW機組1年的歷史數(shù)據(jù)的穩(wěn)態(tài)檢測，改進后的SSD算法相比較傳統(tǒng)而言，穩(wěn)態(tài)檢出率顯著提高，驗證了方法的有效性。最后將多變量穩(wěn)態(tài)檢測相近負荷下的穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)段篩選出來，進行聚類分析，發(fā)現(xiàn)不