实时数字滤波技术在火电厂数据监测中的应用研究

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对火电厂数据的实时监测是精确分析火电厂运行热经济性、准确的重构机组运行状态的基础。由于噪声干扰不可避免,要想从火电厂运行数据中得到准确的机组和设备信息,需要对实时监测数据进行滤波。而实时滤波算法不能用未来的数据来修正当前数据,与传统滤波算法相比有很大限制。一阶滞后滤波法和加权递推平均滤波法可用于实时滤波,本文详细分析了这两种滤波方法的特点,并应用其对正旋仿真数据和火电厂运行数据进行实时处理。通过分析发现,加权递推平均滤波法在应用于仿真及电厂数据实时滤波时,均取得更好的效果。
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