La detección de estados estacionarios y su aplicación a la monitorización de generadores de vapor de termoeléctricas
Abstract
La detección adecuada de los intervalos de tiempo en los que opera un proceso industrial automatizado en estados estacionarios es crucial para la aproximación certera de sus muestras a los valores que requieren los modelos y procedimientos para su monitorización y optimización.
La investigación está dedicada a la detección de estados estacionarios y aplicar sus resultados a la monitorización del desempeño de la operación. En tal sentido, en esta tesis se ofrece:
(i) Un método nuevo para la detección de estados estacionarios a cada serie temporal, robusto ante ruido contaminante auto-correlacionado de distribución normal al combinar el cálculo de estadígrafo de dispersión con la extracción de tendencia, y un algoritmo que determina los intervalos coincidentes entre múltiples variables.
(ii) Un procedimiento nuevo, que integrando interdisciplinariamente el análisis estadístico, de la modelación matemática, la dinámica de sistemas complejos, el procesamiento digital de señales, la termotecnia y la experiencia industrial, brinda una alternativa a la falta de precedencia de establecer los pasos y criterios para el diseño y explotación de sistemas de monitorización del desempeño en la operación del generador de vapor en la unidad de generación conectada a sistema eléctrico sometida a los efectos de acciones perturbadoras ininterrumpidas de lento desarrollo. The adequate detection of the time intervals in which an automated industrial process operates in steady states is crucial for the accurate approximation of its samples to the values required by the models and procedures for their monitoring and optimization.
The research is dedicated to the detection of steady states and to apply its results to the monitoring of the performance of the operation. In this sense, this thesis offers:
(i) A new method for the detection of stationary states at each time series, robust against self-correlated contaminant noise of normal distribution by combining the dispersion statistician calculation with the trend extraction, and an algorithm that determines the coincident intervals between multiple variables.
(ii) A new procedure, which interdisciplinarily integrates statistical analysis, mathematical modeling, dynamics of complex systems, digital signal processing, thermotechnics and industrial experience, provides an alternative to the lack of precedence of establishing the steps and criteria for the design and operation of performance monitoring systems in the operation of the steam generator in the generation unit connected to the electrical system subjected to the effects of uninterrupted disturbing actions of slow development.