申请/专利权人：苏州科恩新能科技股份有限公司

申请日：2023-11-27

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117313014B

主分类号：G06F18/2433

分类号：G06F18/2433;F27D21/00;G06F18/20;G06Q50/06

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2024.03.08#著录事项变更;2024.01.16#实质审查的生效;2023.12.29#公开

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种窑炉运转能耗异常数据实时监测预警方法，包括：采集数据，根据第一燃料消耗量数据中燃料消耗量差异，得到燃料消耗量变化程度，得到当前时间节点的燃料消耗量的异常程度，根据异常程度、燃料消耗量变化程度的预测值，得到修正燃料消耗量，得到修正消耗量数据，根据修正消耗量数据得到时间延迟和能源消耗指标的权重，根据权重对能源消耗指标的隶属度优化，完成异常数据点的监测。本发明通过对燃料消耗量数据和电力消耗量数据的自身特征和其相互关系的分析，排除了噪声的影响，并考虑到数据之间的延迟特性，通过数据的权重对聚类算法的隶属度优化，使得监测到的异常数据点更加准确。

主权项：1.一种窑炉运转能耗异常数据实时监测预警方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集燃料消耗量数据和电力消耗量数据，根据燃料消耗量数据和电力消耗量数据得到能源消耗指标数据；获取模糊因子和隶属度阈值；预设窗口长度，根据预设窗口长度、燃料消耗量数据得到当前时间节点和第一燃料消耗量数据，根据第一燃料消耗量数据中相邻时间节点的燃料消耗量差异，得到第一燃料消耗量数据中时间节点的燃料消耗量变化程度，根据第一燃料消耗量数据中时间节点的燃料消耗量变化程度，得到当前时间节点的燃料消耗量的异常程度；根据第一燃料消耗量数据得到当前时间节点的燃料消耗量变化程度的预测值，根据当前时间节点的燃料消耗量的异常程度、当前时间节点的燃料消耗量变化程度的预测值，得到当前时间节点的修正燃料消耗量，根据修正燃料消耗量得到修正第一燃料消耗量数据，获取修正第一电力消耗量数据；根据修正第一燃料消耗量数据和修正第一电力消耗量数据得到修正第一曲线和修正第二曲线，根据修正第一曲线和修正第二曲线得到第一极值序列和第二极值序列，根据第一极值序列和第二极值序列得到时间延迟，根据修正第一曲线和修正第二曲线得到修正第一导数曲线和修正第二导数曲线，根据修正第一导数曲线得到修正第一导数曲线中每一个时间节点的局部范围，获取修正第二导数曲线中每一个时间节点的局部范围；根据修正第一导数曲线中每一个时间节点的局部范围得到修正第一导数曲线中每一个时间节点的局部范围曲线，根据修正第二导数曲线中每一个时间节点的局部范围得到修正第二导数曲线中每一个时间节点的局部范围曲线，获取局部范围曲线之间皮尔逊相关系数，根据局部范围曲线之间的皮尔逊相关系数、时间延迟得到能源消耗指标数据中所有时间节点的能源消耗指标的权重；根据能源消耗指标数据中所有时间节点的能源消耗指标的权重、模糊因子、隶属度阈值进行异常数据点监测；所述根据能源消耗指标数据中所有时间节点的能源消耗指标的权重、模糊因子、隶属度阈值进行异常数据点监测，包括的具体步骤如下：将模糊因子作为聚类算法的模糊参数，利用聚类算法获取能源消耗指标数据中所有时间节点的能源消耗指标的隶属度，将能源消耗指标数据中每一个时间节点的能源消耗指标的权重与能源消耗指标数据中对应时间节点的能源消耗指标的隶属度进行相乘，得到能源消耗指标数据中每一个时间节点的能源消耗指标的加权隶属度；将能源消耗指标数据中所有时间节点的能源消耗指标的加权隶属度与隶属度阈值进行比较，将能源消耗指标的加权隶属度大于隶属度阈值的能源消耗指标作为异常数据点，异常数据点所在的聚类结果为第一类簇，将能源消耗指标的加权隶属度小于等于隶属度阈值的能源消耗指标作为正常数据点，正常数据点所在的聚类结果为第二类簇，若当前时间的能源消耗指标在第一类簇中，则当前时间的能源消耗指标为异常数据点。

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权利要求：

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