基于深度学习的水电厂计算机监控系统自动控制优化研究

基于深度学习的水电厂计算机监控系统自动控制优化研究

何素先

金安桥水电站有限公司，云南丽江  674100

摘要：水电厂计算机监控系统是现代水电厂管理的重要工具，其可用于监测和管理水电厂的各项工作。然而，在实际应用中，水电厂计算机监控系统存在自动控制优化方面的问题，例如，数据采集不完全、数据处理速度较慢、操作响应不及时等，为了解决这些问题，本文提出了基于深度学习的水电厂计算机监控系统自动控制优化方法。具体实施中，需要使用卷积神经网络对水电厂计算机监控系统中的数据进行分析和处理，使用自适应优化算法优化系统的自动控制策略，以提高水电厂计算机监控系统的性能和稳定性。

关键词：水电厂；计算机监控系统；自动控制优化

水电厂是重要的能源供应来源之一，水电厂的运行安全直接关系到人们日常生活的方方面面，其中，在水电厂运行设备中，计算机监控系统是水电厂生产运营中的核心控制系统，计算机监控系统的性能和稳定性直接关系到水电厂的安全运行能力。然而，在实际应用中，水电厂计算机监控系统存在着一系列问题，这些问题会严重影响水电厂的生产效率和安全性。因此，如何提高计算机监控系统的自动控制性能和稳定性成为水电厂的重要研究课题。

1.深度学习的定义与优势

深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其主要应用于大规模数据的处理和分析。通过多层神经网络对输入数据进行处理和转化，从而实现对数据的自动学习和抽象表示，这种技术在计算机视觉、自然语言处理、语音识别、推荐系统等领域中具有广泛的应用。其中深度学习的优势主要包括以下几个方面：

（1）处理大规模数据的能力。深度学习能够处理大规模的数据集，从而提高了机器学习的精度和泛化能力。

（2）自适应特征提取的能力。深度学习可以通过多层神经网络实现自适应的特征提取和抽象表示，从而避免了传统机器学习中需要手动设计特征的繁琐过程。

（3）处理非线性问题的能力。深度学习能够处理非线性问题，例如图像分类、自然语言处理等，从而提高了机器学习的应用范围和灵活性。

（4）鲁棒性强。深度学习通过多层神经网络实现了端到端的学习，从而提高了模型的鲁棒性和稳定性，避免了传统机器学习中出现的过拟合和欠拟合等问题。

（5）高度自动化的能力。深度学习能够自动地进行特征提取、特征选择和参数优化等过程，从而提高了机器学习的效率和自动化程度。

2.深度学习技术在水电厂的应用与发展

当前，在水电厂自动控制优化方面，深度学习技术有了较快的发展。例如，一些研究者使用PID控制器来优化水电厂的水位控制，有效提高了水电厂的效率和稳定性；另外一些研究者使用神经网络和遗传算法等方法进行自动控制优化，也取得了一定的成果[1]。然而，在实际应用中，以上方法仍存在一些问题，例如，PID控制器的精度不高、神经网络和遗传算法的计算复杂度较高等。近年来，深度学习在自动控制优化方面的应用逐渐受到重视，在水电厂监测、控制和优化方面的应用也得到了不断拓展和创新。目前，深度学习技术在水电厂应用主要包括以下几个方面：

（1）水文数据处理与预测。深度学习技术能够对水文数据进行处理和分析，从而实现对水库、河流水位、水流速度等水文参数的预测和模拟，以提高水电厂的水资源管理和发电效率。

（2）设备状态监测和预警。深度学习技术可以对水电厂设备的状态和运行数据进行实时监测和分析，从而实现对设备故障和异常情况的预警和诊断，以保证设备的安全和运行稳定。

（3）智能控制和优化。深度学习技术能够实现对水电厂各项参数的实时监测和分析，并通过自适应控制算法对水电厂的自动控制策略进行优化，以提高水电厂的生产效率和发电能力。

（4）水电厂设备故障诊断和维护[2]。深度学习技术能够对水电厂设备的状态和运行数据进行分析和诊断，以实现对设备故障的快速诊断和维护，以保证设备的安全和稳定运行。

3.基于深度学习的水电厂计算机监控系统自动控制优化方法

本文提出的基于深度学习的水电厂计算机监控系统自动控制优化方法，主要包括以下步骤：

3.1数据采集与处理

首先，使用传感器等设备对水电厂中各项指标进行实时监测，得到各项指标的数据流。然后，通过卷积神经网络对数据进行分析和处理，提取出各项指标的实时监测值和趋势图，并进行可视化展示。这个过程中，第一步是针对水电厂计算机监控系统，使用传感器、监测仪器等硬件设备采集实时数据。同时，通过计算机软件获取各种监测数据和运行状态信息。在进行数据采集和处理前，对原始数据进行预处理。包括去噪、滤波、归一化、平滑等，去除数据中的异常点、噪声和不必要的信息，从而提高数据精度。第二步是针对不同的水电厂计算机监控系统，对数据进行特征提取和抽象，以便深度学习模型进行有效的学习和推理，通过卷积神经网络、循环神经网络等深度学习技术对数据进行特征提取和抽象，得到更加有效和高维的特征表示。在数据处理过程中，使用数据增强技术来增加数据的多样性和数量，提高深度学习模型的泛化能力和稳定性，包括对数据进行旋转、缩放、剪切、随机裁剪等操作，扩大数据集和增加样本的多样性。

3.2自适应优化算法

基于深度学习的水电厂计算机监控系统自动控制优化方法中，自适应优化算法是实现自动控制优化的关键。自适应优化算法能够对水电厂计算机监控系统中的各种参数进行实时监测和分析，并根据不同的运行状态和需求进行自适应的控制和调整，以实现水电厂系统的优化和效率提升[3]。目前，常用的自适应优化算法主要包括反向传播算法、遗传算法、粒子群算法等，以反向传播算法为例进行优化，首先要根据水电厂系统的实际需求和特点，选择适当的神经网络结构和参数，建立起适合于水电厂系统的神经网络模型，同时，根据神经网络的输出结果和实际监测数据，定义合适的损失函数，用于评估模型的性能和精度。其次，将数据输入神经网络，通过前向传播计算网络的输出结果，并与实际监测数据进行比对，并计算损失函数的梯度，利用反向传播算法将梯度传递回网络的各层，更新网络的权值和偏置。最后，重复执行前向传播和反向传播，直到模型的损失函数达到预设的收敛阈值或训练次数达到预设的最大值为止。

3.3硬件选择

现场控制器作为现场监测的核心部分，在LCU中占有举足轻重的地位。所以，要根据实际情况，选用两套LCU，一套用于开关站，一套用于公共闸。每台LCU都要配上一块以太网，才能完成光纤通信。开关输入量主要有两种，一种是扫描式，另一种是中断式，其中，中断式开关需要接入GPS信号，才能显示出实时图标，将定位准确到毫秒，以达到实时需求。目前，LCU的主要型号是140CP系列，该系列LCU的负载性能很好，能够产生抗静电、抗电磁的作用，能够满足水电厂的要求。

4.结束语

综上所述，基于深度学习的水电厂计算机监控系统自动控制优化方法，需要使用卷积神经网络对数据进行分析和处理，使用自适应优化算法优化系统的自动控制策略。这种方法能够有效地提高水电厂计算机监控系统的自动控制性能和稳定性，降低操作响应时间和能耗，并提高水电厂的生产效率和安全性。因此，该方法具有广阔的应用前景，值得深入研究和推广。

参考文献：

[1]刘岩,柳乐怡,王冬,等.基于深度学习算法的调度自动化云平台任务优化策略研究[J].机械与电子,2022,40(10):5.

[2]赵丹.三板溪水电厂计算机监控系统AGC与一次调频功能的配合优化研究[J].学生电脑,2021,000(003):P.1-3.

[3]屈翠,张海洋,王冬冬,等.基于深度学习的电气设备巡检红外热成像自动识别方法研究[J].电力设备管理,2021(7):3.