参数延时的确定方法、装置、设备、存储介质和程序产品与流程

1.本技术涉及大数据技术领域，特别是涉及一种参数延时的确定方法、装置、设备、存储介质和程序产品。


背景技术：

2.火电机组系统相关的预测和控制作为重要的研究领域，在对各控制过程进行预测控制建模时，通常由多个受控参数作为模型输入对控制参数进行预测控制，其中受控参数的参数延时作为模型超参数，与数据来源的控制机组直接相关，是进行控制数据建模的关键因素，直接关系到建模分析的效果，因此，需要确定尽可能精确的具体值或范围。
3.目前，各控制过程中的参数延时均为控制领域专家通过对比历史控制过程数据中各受控参数与控制参数的时序控制曲线计算参数延时值，结合领域中各参数变化的先验知识进行关联分析，最终得到预估的延时范围。但是，现有的利用人工获取参数延时值或范围的方法，存在效率低下的问题。


技术实现要素：

4.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高获取参数延时范围效率的参数延时的确定方法、装置、设备、存储介质和程序产品。
5.第一方面，本技术提供了一种参数延时的确定方法，所述方法包括：
6.获取火电机组的历史数据；所述历史数据包括多个时刻对应的受控参数和控制参数；
7.按照预设的多个延时条件对各所述时刻的控制参数进行时刻位移变化，得到各所述延时条件下每个时刻的目标控制参数；
8.根据各所述延时条件下每个时刻的目标控制参数和对应的控制参数，获取各所述延时条件下的相关性分析结果和单因素方差分析结果；
9.根据各所述延时条件下的所述相关性分析结果和所述单因素方差分析结果，确定所述参数延时的范围。
10.在其中一个实施例中，所述方法还包括：
11.对各所述时刻的控制参数进行时序叠加变换，得到各所述时刻的候选控制参数；
12.所述按照预设的多个延时条件对各所述时刻的控制参数进行时刻位移变化，得到各所述延时条件下每个时刻的目标控制参数，包括：
13.按照所述多个延时条件分别对各所述时刻的候选控制参数进行时刻位移变化，得到各所述延时条件下每个时刻的目标控制参数。
14.在其中一个实施例中，所述根据各所述延时条件下每个时刻的目标控制参数和对应的控制参数，获取各所述延时条件下的相关性分析结果和单因素方差分析结果，包括：
15.根据每个所述延时条件下各所述时刻的目标控制参数和各所述时刻对应的受控参数，确定每个所述延时条件对应的数据组；所述数据组包括各所述时刻的目标控制参数
和对应的受控参数；
16.对每个所述延时条件对应的数据组进行相关性分析，得到每个所述延时条件对应的相关性分析结果；
17.对每个所述延时条件对应的数据组进行单因素方差分析，得到每个所述延时条件对应的单因素方差分析结果。
18.在其中一个实施例中，所述根据各所述延时条件下的所述相关性分析结果和所述单因素方差分析结果，确定所述参数延时的范围，包括：
19.对各所述延时条件下的所述相关性分析结果进行线性拟合，得到相关性数据曲线；
20.对各所述延时条件下的单因素方差分析结果进行线性拟合，得到单因素数据曲线；
21.根据所述相关性数据曲线上的第一拐点时刻和所述单因素数据曲线上的第二拐点时刻，确定所述参数延时的范围。
22.在其中一个实施例中，所述根据所述相关性数据曲线上的第一拐点时刻和所述单因素数据曲线上的第二拐点时刻，确定所述参数延时的范围，包括：
23.获取所述第一拐点时刻与所述第二拐点时刻之间的时间差；
24.根据所述时间差和预设阈值，确定所述参数延时的范围。
25.在其中一个实施例中，所述根据所述时间差和预设阈值，确定所述参数延时的范围，包括：
26.若所述时间差小于或等于预设阈值，则根据将所述第一拐点时刻与所述第二拐点时刻之间的范围确定为所述参数延时的范围。
27.在其中一个实施例中，所述方法还包括：
28.若所述时间差大于所述预设阈值，则返回执行所述获取火电机组的历史数据的步骤，或者，执行更新延时条件，采用新的延时条件对各所述时刻的控制参数进行时刻位移变化的步骤。
29.若所述时间差小于预设阈值，则根据将所述第一拐点时刻与所述第二拐点时刻之间的范围确定为所述参数延时的范围。
30.第二方面，本技术还提供了一种参数延时的确定装置，所述装置包括：
31.第一获取模块，用于获取火电机组的历史数据；所述历史数据包括多个时刻对应的受控参数和控制参数；
32.第一确定模块，用于按照预设的多个延时条件对各所述时刻的控制参数进行时刻位移变化，得到各所述延时条件下每个时刻的目标控制参数；
33.第二获取模块，用于根据各所述延时条件下每个时刻的目标控制参数和对应的控制参数，获取各所述延时条件下的相关性分析结果和单因素方差分析结果；
34.第二确定模块，用于根据各所述延时条件下的所述相关性分析结果和所述单因素方差分析结果，确定所述参数延时的范围。
35.第三方面，本技术还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
36.获取火电机组的历史数据；所述历史数据包括多个时刻对应的受控参数和控制参
数；
37.按照预设的多个延时条件对各所述时刻的控制参数进行时刻位移变化，得到各所述延时条件下每个时刻的目标控制参数；
38.根据各所述延时条件下每个时刻的目标控制参数和对应的控制参数，获取各所述延时条件下的相关性分析结果和单因素方差分析结果；
39.根据各所述延时条件下的所述相关性分析结果和所述单因素方差分析结果，确定所述参数延时的范围。
40.第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
41.获取火电机组的历史数据；所述历史数据包括多个时刻对应的受控参数和控制参数；
42.按照预设的多个延时条件对各所述时刻的控制参数进行时刻位移变化，得到各所述延时条件下每个时刻的目标控制参数；
43.根据各所述延时条件下每个时刻的目标控制参数和对应的控制参数，获取各所述延时条件下的相关性分析结果和单因素方差分析结果；
44.根据各所述延时条件下的所述相关性分析结果和所述单因素方差分析结果，确定所述参数延时的范围。
45.第五方面，本技术还提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
46.获取火电机组的历史数据；所述历史数据包括多个时刻对应的受控参数和控制参数；
47.按照预设的多个延时条件对各所述时刻的控制参数进行时刻位移变化，得到各所述延时条件下每个时刻的目标控制参数；
48.根据各所述延时条件下每个时刻的目标控制参数和对应的控制参数，获取各所述延时条件下的相关性分析结果和单因素方差分析结果；
49.根据各所述延时条件下的所述相关性分析结果和所述单因素方差分析结果，确定所述参数延时的范围。
50.上述参数延时的确定方法、装置、设备、存储介质和程序产品，通过获取火电机组的历史数据，历史数据包括多个时刻对应的受控参数和控制参数，按照预设的多个延时条件对各时刻的控制参数进行时刻位移变化，得到各延时条件下每个时刻的目标控制参数，根据各延时条件下每个时刻的目标控制参数和对应的控制参数，获取各延时条件下的相关性分析结果和单因素方差分析结果，根据各延时条件下的相关性分析结果和单因素方差分析结果，确定参数延时的范围。本方法仅需对历史数据进行统计运算，即可确定参数延时的范围，克服了原有方法对领域专家的先验知识强依赖的问题，具有一定的通用性，可用于不同控制过程的参数延时分析，解决了延时预估过程的通用性问题，而且，本方法不需要人工参与，提高了参数延时的确定效率。
附图说明
51.图1为一个实施例中参数延时的确定方法的应用环境图；
52.图2为一个实施例中参数延时的确定方法的流程示意图；
53.图3为另一个实施例中参数延时的确定方法的流程示意图；
54.图4为另一个实施例中参数延时的确定方法的流程示意图；
55.图5为另一个实施例中参数延时的确定方法的流程示意图；
56.图6为另一个实施例中参数延时的确定方法的流程示意图；
57.图7为另一个实施例中参数延时的确定方法的流程示意图；
58.图8为一个实施例中参数延时的确定装置的结构框图；
59.图9为另一个实施例中参数延时的确定装置的结构框图；
60.图10为另一个实施例中参数延时的确定装置的结构框图；
61.图11为另一个实施例中参数延时的确定装置的结构框图；
62.图12为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
63.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
64.本技术实施例提供的参数延时的确定方法，可以应用于如图1所示的应用环境中，该应用环境可以包括计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图1所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储火电机组的相关数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种参数延时的确定方法。
65.实际生产控制过程中，以集散控制系统(distributed control system，dcs)为主流的现代控制系统除了实现负载调控和基本安全运行外，还记录了大量生产历史数据，这些控制数据中蕴含了丰富的机组运行状态信息和有价值的控制调节规律，为针对机组运行控制进行的各类优化分析提供了良好的数据支撑。但是由于工业控制过程往往具有复杂多因素特性，对此各类领域控制数据的分析具有高不确定性。为了更加高效的对控制数据进行建模分析，需要从各个角度不断改进建模方法，提高综合效率，这其中的关键点之一就在于获取各控制过程中涉及的受控参数的参数延时。以火电机组加煤升温控制过程为例，控制加煤之后，过热器温度不会立即上升，还要经过磨煤、吹粉等一系列操作，两者的历史数据存在控制时序差。参数延时与数据来源的控制机组直接相关，是进行控制数据建模的关键因素，直接关系到建模分析的效果。
66.相关技术中，在对各控制过程进行预测控制建模时，通常由多个受控参数作为模型输入对控制参数进行预测控制，其中受控参数的参数延时作为模型超参数，需要确定尽可能精确的具体值或范围。由于火电控制领域的生产特点，火电机组各控制环节的控制数据涉及的参数较多且参数耦合性强，蕴含着复杂的控制机理关系。通常各控制过程的受控参数延时均为控制领域专家通过对比历史控制过程数据中各受控参数与控制参数的时序
控制曲线计算参数延时值，结合领域中各参数变化的先验知识进行关联分析，最终得到预估的延时范围。由于控制系统的复杂性，不同火电厂设备情况不同，不同火电厂相同控制过程的延时参数并无对应参考价值，目前参数延时这一超参数对领域专家先验知识的依赖程度较高、效率低，并无其它可进行参数延时预估通用方法。基于上述问题，本技术提出一种能够提高获取参数延时范围效率的参数延时的确定方法、装置、设备、存储介质和程序产品。
67.在一个实施例中，如图2所示，提供了一种参数延时的确定方法，以该方法应用于图1中的计算机设备为例进行说明，包括以下步骤：
68.s201，获取火电机组的历史数据；历史数据包括多个时刻对应的受控参数和控制参数。
69.其中，受控参数可以理解为自变量，控制参数可以理解为因变量，例如，受控参数可以为煤量、对应的控制参数为温度；或者受控参数可以为过热器一级减温水流量、对应的控制参数也可以为温度等。
70.在本实施例中，计算机设备可以实时获取火电机组的历史数据；也可以周期性的获取火电机组的历史数据，或者是在接收到控制指令时，获取火电机组的历史数据。
71.s202，按照预设的多个延时条件对各时刻的控制参数进行时刻位移变化，得到各延时条件下每个时刻的目标控制参数。
72.在本实施例中，按照预设的多个延时条件，可以对各时刻的控制参数进行向前位移的变化，即，将后面时刻的控制参数移至前面时刻对应的位置。例如，t0对应的控制参数为y0，t1对应的控制参数为y1，
……
，t100对应的控制参数为y100，延时条件为将控制参数向前移一个时刻，则进行位移变化之后，得到t0对应的目标控制参数为y1，t1对应的目标控制参数为y2，
……
，t99对应的目标控制参数为y100；也可以对各时刻的控制参数进行向后位移的变化，即，将前面时刻的控制参数移至后面时刻对应的位置。例如，延时条件为将控制参数向后移一个时刻，则进行位移变化之后，得到t1对应的目标控制参数为y0，t2对应的目标控制参数为y1，
……
，t100对应的目标控制参数为y99；或者将各时刻的控制参数进行任意时刻的位移变化，例如，进行位移变化之后，得到t0对应的目标控制参数为y20，t1对应的目标控制参数为y5，
……
，t100对应的目标控制参数为y50。
73.s203，根据各延时条件下每个时刻的目标控制参数和对应的控制参数，获取各延时条件下的相关性分析结果和单因素方差分析结果。
74.在本实施例中，根据上述各延时条件进行位移变化后，可以得到各延时条件下每个时刻的目标控制参数和对应的控制参数，直接计算各延时条件下的皮尔逊相关系数或者斯皮尔曼相关系数，得到的皮尔逊相关系数或者斯皮尔曼相关系数即为各延时条件下的相关性分析结果；以及通过单因素方差分析获取单因素方差分析结果；也可以通过画图的方式，对图表进行分析，获取各延时条件下的相关性分析结果和单因素方差分析结果。
75.s204，根据各延时条件下的相关性分析结果和单因素方差分析结果，确定参数延时的范围。
76.在本实施例中，可以将各延时条件下的相关性分析结果求取第一均值、单因素方差分析结果求取第二均值，将第一均值所对应的第一时刻和第二均值所对应的第二时刻范围确定参数延时的范围；也可以计算各延时条件下的相关性分析结果的第一拐点时刻，单
因素方差分析结果的第二拐点时刻，根据第一拐点时刻和第二拐点时刻确定为参数延时的范围；又或者将相关性分析结果和单因素方差分析结果的相交的两个时刻确定为参数延时的范围。
77.上述参数延时的确定方法中，通过获取火电机组的历史数据，历史数据包括多个时刻对应的受控参数和控制参数，按照预设的多个延时条件对各时刻的控制参数进行时刻位移变化，得到各延时条件下每个时刻的目标控制参数，根据各延时条件下每个时刻的目标控制参数和对应的控制参数，获取各延时条件下的相关性分析结果和单因素方差分析结果，根据各延时条件下的相关性分析结果和单因素方差分析结果，确定参数延时的范围。本方法仅需对历史数据进行统计运算，即可确定参数延时的范围，克服了原有方法对领域专家的先验知识强依赖的问题，具有一定的通用性，可用于不同控制过程的参数延时分析，解决了延时预估过程的通用性问题，而且，本方法不需要人工参与，提高了参数延时的确定效率。
78.上述图2实施例介绍了参数延时的确定方法，接下来重点介绍确定目标控制参数的另一种实现方式，如图3所示，包括以下步骤：
79.s301，对各时刻的控制参数进行时序叠加变换，得到各时刻的候选控制参数。
80.在本实施例中，可以根据公式对各时刻的控制参数进行时序叠加变换，其中，y(t)表示各时刻的候选控制参数，y(i)表示各时刻的控制参数，n为时序叠加量，假设，n等于5，各时刻的控制参数分别为y(1)，y(2)，y(3)，y(4)，y(5)，y(6)，y(7)，因为要满足n》t，所以当n＝5时，可以计算得到4个候选控制参数y(1)，y(2)，y(3)，y(4)，分别为y(1)＝y(1) y(2) y(3) y(4) y(5)，y(2)＝y(2) y(3) y(4) y(5)，y(3)＝y(3) y(4) y(5)，y(4)＝y(4) y(5)；也可以采用与第一种方法相反的逆向的时序叠加变换y(2)＝y(1) y(2)，y(3)＝y(1) y(2) y(3)，y(4)＝y(1) y(2) y(3) y(4)，y(5)＝y(1) y(2) y(3) y(4) y(5)。
81.s302，按照多个延时条件分别对各时刻的候选控制参数进行时刻位移变化，得到各延时条件下每个时刻的目标控制参数。
82.在本实施例中，每个延时条件得到的各时刻的目标控制参数都不同，假设各个时刻分别为t0，t1，t2，......，t100，......，每一个时刻相对应的候选控制参数分别为y0，y1，y2，......，y100，......，即t0时刻对应的候选控制参数为y0，t1时刻对应的候选控制参数为y1，......，t100时刻对应的候选控制参数为y100，延时条件1是将候选控制参数向前移动1个时刻，即延时条件1下的各时刻的目标控制参数为t0时刻对应的目标控制参数为y1，t1时刻对应的目标控制参数为y2，......，t100时刻对应的目标控制参数为y101；延时条件2是将候选控制参数向前移动2个时刻，即延时条件2下的各时刻的目标控制参数为t0时刻对应的目标控制参数为y2，t1时刻对应的目标控制参数为y3，......，t100时刻对应的目标控制参数为y102；延时条件100是将候选控制参数向前移动100个时刻，即延时条件100下的各时刻的目标控制参数为t0时刻对应的目标控制参数为y100，t1时刻对应的目标控制参数为y101，......，t100时刻对应的目标控制参数为y200。
83.可选的，因实际应用情况中，受控参数对目标控制参数的影响不会立即产生，即，参数时延的范围不会产生在t0时刻附近，所以，可以适当的将延时条件1确定为将候选控制
参数向前移动多个时刻，简化计算量。
84.本实施例中，通过对各时刻的控制参数进行时序叠加变换，得到各时刻的候选控制参数，再对控制参数进行时刻位移变化，得到各延时条件下每个时刻的目标控制参数。该方法各时刻的控制参数进行时序叠加变换等操作，可累积受控参数对控制参数的影响效应，提高了二者间的关联分析分析效果，具有一定的通用效果。
85.上述实施例介绍了确定目标控制参数的实现过程，接下来主要介绍获取相关性分析结果和单因素方差分析结果的具体过程，如图4所示，包括以下步骤：
86.s401，根据每个延时条件下各时刻的目标控制参数和各时刻对应的受控参数，确定每个延时条件对应的数据组；数据组包括各时刻的目标控制参数和对应的受控参数。
87.在本实施例中，在每个延时条件下，各时刻的目标控制参数和受控参数都具有一一对应的关系，还是以上述实施例为基础，延时条件1下t0时刻对应的受控参数为x0，目标控制参数为y1，t1时刻对应的受控参数为x1，目标控制参数为y2，......，t100时刻对应的受控参数为x100，目标控制参数为y101，则延时条件1对应的数据组为[x0 y1，x1 y2，x2 y3，......，x100 y101]，......，延时条件100下t0时刻对应的受控参数为x0，目标控制参数为y100，t1时刻对应的受控参数为x1，目标控制参数为y102，......，t100时刻对应的受控参数为x100，目标控制参数为y200，则延时条件100对应的数据组为[x0 y100，x1 y101，x2 y102，......，x100 y200]。
[0088]
s402，对每个延时条件对应的数据组进行相关性分析，得到每个延时条件对应的相关性分析结果。
[0089]
在本实施例中，可以采用皮尔逊相关系数对每个延时条件对应的数据组进行分析，根据数据组计算出受控参数与目标控制参数之间的协方差、以及受控参数与目标控制参数各自的标准差，根据协方差和各自的标准差计算得到每个延时条件对应的皮尔逊相关系数，即，每个延时条件对应的相关性分析结果；也可以采用斯皮尔曼相关性系数对每个延时条件对应的数据组进行分析，对受控参数与目标控制参数进行排序，根据排序后的受控参数与目标控制参数得到秩次，从而根据秩次以及数据组变量个数得到斯皮尔曼相关性系数，即，每个延时条件对应的相关性分析结果。
[0090]
s403，对每个延时条件对应的数据组进行单因素方差分析，得到每个延时条件对应的单因素方差分析结果。
[0091]
在本实施例中，对每个延时条件对应的数据组进行单因素方差分析，根据数据组计算出受控参数、目标控制参数的均值、误差平方和等，从而计算出每个延时条件对应的单因素方差分析结果。
[0092]
在本技术实施例中，根据每个延时条件下各时刻的目标控制参数和各时刻对应的受控参数，确定每个延时条件对应的数据组，利用相关性分析和单因素方差分析得到每个延时条件对应的相关性分析结果和单因素方差分析结果，本方法中采用了两种方法确定目标控制参数和受控参数之间的关系，为后续确定参数延时的范围奠定重要基础。
[0093]
上述图4实施例介绍了获取相关性分析结果和单因素方差分析结果的实现过程，接下来主要介绍确定延时范围的具体方式，如图5所示，包括以下步骤：
[0094]
s501，对各延时条件下的相关性分析结果进行线性拟合，得到相关性数据曲线。
[0095]
在本实施例中，每一个延时条件下可以得到一个相关性分析结果，将多个延时条
件下的相关性分析结果按照延时条件的顺序进行线性拟合，得到相关性数据曲线。例如，第一个相关性分析结果是将目标控制参数向前移动一个时刻，第二个相关性分析结果是将目标控制参数向前移动两个时刻，按照第一相关性分析结果、第二个相关性分析结果依次将相关性分析结果进行线性拟合。
[0096]
s502，对各延时条件下的单因素方差分析结果进行线性拟合，得到单因素数据曲线。
[0097]
在本实施例中，同样的，将单因素方差分析结果按照上述步骤s501的方法进行线性拟合，得到单因素数据曲线。
[0098]
s503，根据相关性数据曲线上的第一拐点时刻和单因素数据曲线上的第二拐点时刻，确定参数延时的范围。
[0099]
在本实施例中，分别对相关性数据曲线求导，得到相关性数据曲线上的第一拐点时刻，对单因素数据曲线求导，得到单因素数据曲线上的第二拐点时刻，可以将第一拐点时刻和第二拐点时刻之间的时间差确定为参数延时的范围；也可以将第一拐点时刻和第二拐点时刻之间的时间差，将该时间差向内缩减一定的预设值后得到的时间差确定为参数延时的范围。
[0100]
具体地，如图6所示，“根据相关性数据曲线上的第一拐点时刻和单因素数据曲线上的第二拐点时刻，确定参数延时的范围。”包括以下步骤：
[0101]
s601，获取第一拐点时刻与第二拐点时刻之间的时间差。
[0102]
在本实施例中，获取第一拐点时刻与第二拐点时刻之间的时间差，假设，计算机设备获取的火电机组的历史数据是每隔1s采集的，第一拐点时刻为延时条件50对应的拐点时刻，第二拐点时刻为延时条件80对应的拐点时刻，延时条件50为将目标控制参数向前移动50s，延时条件80为将目标控制参数向前移动80s，则第一拐点时刻与第二拐点时刻之间的时间差为30s。
[0103]
s602，根据时间差和预设阈值，确定参数延时的范围。
[0104]
在本实施例中，预设阈值可以为20，也可以为30等，本技术实施例对此并不做限制。可以判断时间差是否小于预设阈值，若时间差小于预设阈值，根据第一拐点时刻与第二拐点时刻之间的时间范围确定参数延时的范围；也可以获取时间差与预设阈值的商值，若商值小于1，则根据第一拐点时刻与第二拐点时刻之间的时间范围确定参数延时的范围。
[0105]
具体地，“根据时间差和预设阈值，确定参数延时的范围”可以包括以下两个方面：
[0106]
第一方面，若时间差小于或等于预设阈值，则根据将第一拐点时刻与第二拐点时刻之间的范围确定为参数延时的范围。
[0107]
在本实施例中，还是以上述步骤为例，假设，预设阈值为50s，时间差为30s，可以发现时间差小于预设阈值，将第一拐点时刻与第二拐点时刻之间的范围确定为参数延时的范围，即参数延时的范围为50s到80s。
[0108]
第二方面，若时间差大于预设阈值，则返回执行获取火电机组的历史数据的步骤，或者，执行更新延时条件，采用新的延时条件对各时刻的控制参数进行时刻位移变化的步骤。
[0109]
在本实施例中，当时间差大于预设阈值时，有可能是获取的该组历史数据存在问题，则需要重新获取火电机组的历史数据，也有可能为预设的延时条件选取存在问题，则执
行更新延时条件，采用新的延时条件对各时刻的控制参数进行时刻位移变化的步骤。
[0110]
在本技术实施例中，分别对各延时条件下的相关性分析结果、单因素方差分析结果进行线性拟合，得到相关性数据曲线和单因素数据曲线，进一步求解相关性数据曲线的第一拐点时刻和单因素数据曲线的第二拐点时刻，根据第一拐点时刻和第二拐点时刻确定参数延时的范围。本方法利用线性拟合的方法使得数据的可观性增强，方便找出曲线的拐点时刻，而且，通过对相关性结果和单因素结果的分析，使得该方法在确定参数延时的范围时具有通用性，进一步地，当时间差大于预设阈值时，可以返回上述步骤重新确定参数延时的范围，形成闭环，可以有效确定参数延时的范围。
[0111]
进一步地，如图7所示，参数延时的确定方法，还包括以下步骤：
[0112]
s701，获取火电机组的历史数据；历史数据包括多个时刻对应的受控参数和控制参数；
[0113]
s702，对各时刻的控制参数进行时序叠加变换，得到各时刻的候选控制参数；
[0114]
s703，按照多个延时条件分别对各时刻的候选控制参数进行时刻位移变化，得到各延时条件下每个时刻的目标控制参数；
[0115]
s704，根据每个延时条件下各时刻的目标控制参数和各时刻对应的受控参数，确定每个延时条件对应的数据组；数据组包括各时刻的目标控制参数和对应的受控参数；
[0116]
s705，对每个延时条件对应的数据组进行相关性分析，得到每个延时条件对应的相关性分析结果；
[0117]
s706，对每个延时条件对应的数据组进行单因素方差分析，得到每个延时条件对应的单因素方差分析结果；
[0118]
s707，对各延时条件下的相关性分析结果进行线性拟合，得到相关性数据曲线；
[0119]
s708，对各延时条件下的单因素方差分析结果进行线性拟合，得到单因素数据曲线；
[0120]
s709，获取第一拐点时刻与第二拐点时刻之间的时间差；
[0121]
s710，若时间差小于或等于预设阈值，则根据将第一拐点时刻与第二拐点时刻之间的范围确定为参数延时的范围；
[0122]
s711，若时间差大于预设阈值，则返回执行步骤s701，或者，更新延时条件，并返回执行步骤s702。
[0123]
在本技术实施例中，通过获取火电机组的历史数据，历史数据包括多个时刻对应的受控参数和控制参数，按照预设的多个延时条件对各时刻的控制参数进行时刻位移变化，得到各延时条件下每个时刻的目标控制参数，根据各延时条件下每个时刻的目标控制参数和对应的控制参数，获取各延时条件下的相关性分析结果和单因素方差分析结果，根据各延时条件下的相关性分析结果和单因素方差分析结果，确定参数延时的范围。本方法仅需对历史数据进行统计运算，即可确定参数延时的范围，克服了原有方法对专家的先验知识强依赖的问题，具有一定的通用性，可用于不同控制过程的参数延时分析，解决了延时预估过程的通用性问题，而且，本方法不需要人工参与，提高了参数延时的确定效率。
[0124]
应该理解的是，虽然如上的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，
如上的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
[0125]
基于同样的发明构思，本技术实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的参数延时的确定方法的参数延时的确定装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个参数延时的确定装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于参数延时的确定方法的限定，在此不再赘述。
[0126]
在一个实施例中，如图8所示，提供了一种参数延时的确定装置，该装置包括：第一获取模块11、第一确定模块12、第二获取模块13和第二确定模块14，其中：
[0127]
第一获取模块11，用于获取火电机组的历史数据；历史数据包括多个时刻对应的受控参数和控制参数；
[0128]
第一确定模块12，用于按照预设的多个延时条件对各时刻的控制参数进行时刻位移变化，得到各延时条件下每个时刻的目标控制参数；
[0129]
第二获取模块13，用于根据各延时条件下每个时刻的目标控制参数和对应的控制参数，获取各延时条件下的相关性分析结果和单因素方差分析结果；
[0130]
第二确定模块14，用于根据各延时条件下的相关性分析结果和单因素方差分析结果，确定参数延时的范围。
[0131]
在一个实施例中，如图9所示，提供了一种参数延时的确定装置，该装置还包括：
[0132]
第三确定模块15，用于对各时刻的控制参数进行时序叠加变换，得到各时刻的候选控制参数；
[0133]
第一确定模块12，还用于根据各延时条件下的相关性分析结果和单因素方差分析结果，确定参数延时的范围。
[0134]
在一个实施例中，如图10所示，第二获取模块13，包括：
[0135]
第一确定单元131，用于根据每个延时条件下各时刻的目标控制参数和各时刻对应的受控参数，确定每个延时条件对应的数据组；数据组包括各时刻的目标控制参数和对应的受控参数；
[0136]
第一分析单元132，用于对每个延时条件对应的数据组进行相关性分析，得到每个延时条件对应的相关性分析结果；
[0137]
第二分析单元133，用于对每个延时条件对应的数据组进行单因素方差分析，得到每个延时条件对应的单因素方差分析结果。
[0138]
在一个实施例中，如图11所示，第二确定模块14，包括：
[0139]
第一拟合单元141，用于对各延时条件下的相关性分析结果进行线性拟合，得到相关性数据曲线；
[0140]
第二拟合单元142，用于对各延时条件下的单因素方差分析结果进行线性拟合，得到单因素数据曲线；
[0141]
第二确定单元143，用于根据相关性数据曲线上的第一拐点时刻和单因素数据曲线上的第二拐点时刻，确定参数延时的范围。
[0142]
在一个实施例中，第二确定单元143，还用于获取第一拐点时刻与第二拐点时刻之
间的时间差；根据时间差和预设阈值，确定参数延时的范围。
[0143]
在一个实施例中，第二确定单元143，还用于在时间差小于或等于预设阈值的情况下，则根据将第一拐点时刻与第二拐点时刻之间的范围确定为参数延时的范围；在时间差大于预设阈值的情况下，则返回执行获取火电机组的历史数据的步骤，或者，执行更新延时条件，采用新的延时条件对各时刻的控制参数进行时刻位移变化的步骤。
[0144]
上述参数延时的确定装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
[0145]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图12所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过wifi、移动蜂窝网络、nfc(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种参数延时的确定方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
[0146]
本领域技术人员可以理解，图12中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
[0147]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
[0148]
获取火电机组的历史数据；历史数据包括多个时刻对应的受控参数和控制参数；
[0149]
按照预设的多个延时条件对各时刻的控制参数进行时刻位移变化，得到各延时条件下每个时刻的目标控制参数；
[0150]
根据各延时条件下每个时刻的目标控制参数和对应的控制参数，获取各延时条件下的相关性分析结果和单因素方差分析结果；
[0151]
根据各延时条件下的相关性分析结果和单因素方差分析结果，确定参数延时的范围。
[0152]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0153]
对各时刻的控制参数进行时序叠加变换，得到各时刻的候选控制参数；
[0154]
按照预设的多个延时条件对各时刻的控制参数进行时刻位移变化，得到各延时条件下每个时刻的目标控制参数，包括：
[0155]
按照多个延时条件分别对各时刻的候选控制参数进行时刻位移变化，得到各延时条件下每个时刻的目标控制参数。
[0156]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0157]
根据每个延时条件下各时刻的目标控制参数和各时刻对应的受控参数，确定每个延时条件对应的数据组；数据组包括各时刻的目标控制参数和对应的受控参数；
[0158]
对每个延时条件对应的数据组进行相关性分析，得到每个延时条件对应的相关性分析结果；
[0159]
对每个延时条件对应的数据组进行单因素方差分析，得到每个延时条件对应的单因素方差分析结果。
[0160]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0161]
对各延时条件下的相关性分析结果进行线性拟合，得到相关性数据曲线；
[0162]
对各延时条件下的单因素方差分析结果进行线性拟合，得到单因素数据曲线；
[0163]
根据相关性数据曲线上的第一拐点时刻和单因素数据曲线上的第二拐点时刻，确定参数延时的范围。
[0164]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0165]
获取第一拐点时刻与第二拐点时刻之间的时间差；
[0166]
根据时间差和预设阈值，确定参数延时的范围。
[0167]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0168]
若时间差小于或等于预设阈值，则根据将第一拐点时刻与第二拐点时刻之间的范围确定为参数延时的范围。
[0169]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0170]
若时间差大于预设阈值，则返回执行获取火电机组的历史数据的步骤，或者，执行更新延时条件，采用新的延时条件对各时刻的控制参数进行时刻位移变化的步骤。
[0171]
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0172]
获取火电机组的历史数据；历史数据包括多个时刻对应的受控参数和控制参数；
[0173]
按照预设的多个延时条件对各时刻的控制参数进行时刻位移变化，得到各延时条件下每个时刻的目标控制参数；
[0174]
根据各延时条件下每个时刻的目标控制参数和对应的控制参数，获取各延时条件下的相关性分析结果和单因素方差分析结果；
[0175]
根据各延时条件下的相关性分析结果和单因素方差分析结果，确定参数延时的范围。
[0176]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0177]
对各时刻的控制参数进行时序叠加变换，得到各时刻的候选控制参数；
[0178]
按照预设的多个延时条件对各时刻的控制参数进行时刻位移变化，得到各延时条件下每个时刻的目标控制参数，包括：
[0179]
按照多个延时条件分别对各时刻的候选控制参数进行时刻位移变化，得到各延时条件下每个时刻的目标控制参数。
[0180]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0181]
根据每个延时条件下各时刻的目标控制参数和各时刻对应的受控参数，确定每个延时条件对应的数据组；数据组包括各时刻的目标控制参数和对应的受控参数；
[0182]
对每个延时条件对应的数据组进行相关性分析，得到每个延时条件对应的相关性分析结果；
[0183]
对每个延时条件对应的数据组进行单因素方差分析，得到每个延时条件对应的单
因素方差分析结果。
[0184]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0185]
对各延时条件下的相关性分析结果进行线性拟合，得到相关性数据曲线；
[0186]
对各延时条件下的单因素方差分析结果进行线性拟合，得到单因素数据曲线；
[0187]
根据相关性数据曲线上的第一拐点时刻和单因素数据曲线上的第二拐点时刻，确定参数延时的范围。
[0188]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0189]
获取第一拐点时刻与第二拐点时刻之间的时间差；
[0190]
根据时间差和预设阈值，确定参数延时的范围。
[0191]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0192]
若时间差小于或等于预设阈值，则根据将第一拐点时刻与第二拐点时刻之间的范围确定为参数延时的范围。
[0193]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0194]
若时间差大于预设阈值，则返回执行获取火电机组的历史数据的步骤，或者，执行更新延时条件，采用新的延时条件对各时刻的控制参数进行时刻位移变化的步骤。
[0195]
在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0196]
获取火电机组的历史数据；历史数据包括多个时刻对应的受控参数和控制参数；
[0197]
按照预设的多个延时条件对各时刻的控制参数进行时刻位移变化，得到各延时条件下每个时刻的目标控制参数；
[0198]
根据各延时条件下每个时刻的目标控制参数和对应的控制参数，获取各延时条件下的相关性分析结果和单因素方差分析结果；
[0199]
根据各延时条件下的相关性分析结果和单因素方差分析结果，确定参数延时的范围。
[0200]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0201]
对各时刻的控制参数进行时序叠加变换，得到各时刻的候选控制参数；
[0202]
按照预设的多个延时条件对各时刻的控制参数进行时刻位移变化，得到各延时条件下每个时刻的目标控制参数，包括：
[0203]
按照多个延时条件分别对各时刻的候选控制参数进行时刻位移变化，得到各延时条件下每个时刻的目标控制参数。
[0204]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0205]
根据每个延时条件下各时刻的目标控制参数和各时刻对应的受控参数，确定每个延时条件对应的数据组；数据组包括各时刻的目标控制参数和对应的受控参数；
[0206]
对每个延时条件对应的数据组进行相关性分析，得到每个延时条件对应的相关性分析结果；
[0207]
对每个延时条件对应的数据组进行单因素方差分析，得到每个延时条件对应的单因素方差分析结果。
[0208]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0209]
对各延时条件下的相关性分析结果进行线性拟合，得到相关性数据曲线；
[0210]
对各延时条件下的单因素方差分析结果进行线性拟合，得到单因素数据曲线；
[0211]
根据相关性数据曲线上的第一拐点时刻和单因素数据曲线上的第二拐点时刻，确定参数延时的范围。
[0212]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0213]
获取第一拐点时刻与第二拐点时刻之间的时间差；
[0214]
根据时间差和预设阈值，确定参数延时的范围。
[0215]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0216]
若时间差小于或等于预设阈值，则根据将第一拐点时刻与第二拐点时刻之间的范围确定为参数延时的范围。
[0217]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0218]
若时间差大于预设阈值，则返回执行获取火电机组的历史数据的步骤，或者，执行更新延时条件，采用新的延时条件对各时刻的控制参数进行时刻位移变化的步骤。
[0219]
需要说明的是，本技术所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据。
[0220]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read-only memory，rom)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(reram)、磁变存储器(magnetoresistive random access memory，mram)、铁电存储器(ferroelectric random access memory，fram)、相变存储器(phase change memory，pcm)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(random access memory，ram)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(static random access memory，sram)或动态随机存取存储器(dynamic random access memory，dram)等。本技术所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本技术所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
[0221]
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
[0222]
以上实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本技术专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术的保护范围应以所附权利要求为准。