申请/专利权人：中能融合智慧科技有限公司

申请日：2023-06-13

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN116825218B

主分类号：G16C20/10

分类号：G16C20/10;G06F18/27

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2023.10.24#实质审查的生效;2023.09.29#公开

摘要：本发明提出一种用于能源行业的脱硫运行优化方法及设备，该方法通过采集脱硫过程中的脱硫历史运行参数，对所述脱硫历史运行参数进行预处理；利用所述脱硫历史运行参数，通过相关性分析方法，构建基于皮尔森相关系数构建脱硫优化算法回归模型；将实时的脱硫运行参数输入所述脱硫优化算法回归模型中，基于模型输出结果对脱硫运行进行优化。通过本发明，能够通过大数据采集、结合具体专业业务进行分析计算，指导脱硫运行。

主权项：1.一种用于能源行业的脱硫运行优化方法，其特征在于，包括：从工业互联网系统中采集脱硫过程中的脱硫历史运行参数，对所述脱硫历史运行参数按照测点编号、value值、时间戳格式进行存储，对存储的所述脱硫历史运行参数进行属性标准化，其中，所述脱硫历史运行参数包括脱硫运行过程中产生的能耗数据、发电量数据和烟气排放数据，所述脱硫历史运行参数的具体获取方式包括：工业互联网采集系统进一步连接场站SCADA、DCS、TIM及SIS系统进行数据获取，对所述工业互联网采集系统获取的数据进行进一步的传输、分频及加工分析，以得到所述脱硫历史运行参数，将所述脱硫历史运行参数显示在火电的应用程序页面；利用所述脱硫历史运行参数，通过相关性分析方法，构建基于皮尔森相关系数构建脱硫优化算法回归模型，所述脱硫优化算法回归模型采用分步策略，先期采用模型内置，待模型稳定、准确后，进行模型封装，并形成可托拉拽的工业算子应用方式；其中，在构建所述脱硫优化算法回归模型时，基于皮尔森相关系数，构建所述脱硫优化算法回归模型的一元回归模型和多元回归模型，基于所述脱硫历史运行数据，分别对所述一元回归模型和所述多元回归模型进行线性回归和非线性回归，基于线性回归和非线性回归的结果构建所述脱硫优化算法回归模型；将实时的脱硫运行参数输入所述脱硫优化算法回归模型中，基于模型输出结果对脱硫运行进行优化；所述利用所述脱硫历史运行参数，通过相关性分析方法，构建基于皮尔森相关系数构建脱硫优化算法回归模型包括：利用能耗数据、发电量数据、烟气排放数据，结业现场运行业务经验，对数据进行预处理；对数据进行分析，并结合业务经验，基于皮尔森相关系数确定随自变量增大而增加的因变量的正相关参数，以及随自变量增大而增少的因变量的负相关参数；基于所述正相关参数和所述负相关参数，通过线性回归和、或非线性回归，构建所述脱硫优化算法回归模型；根据脱硫历史运行参数的积累，不断对所述脱硫优化算法回归模型进行训练以及参数调优，并确定模型最优参数。

全文数据：

权利要求：

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