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公开(公告)号：CN113468813B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202110769876.2
申请日：2021-07-07
Applicant: 大唐环境产业集团股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种脱硫系统入口SO2浓度预测方法、装置、电子设备及存储介质，所述预测方法基于人工神经网络，以当前时刻机组负荷、预设时间后的机组负荷、当前时刻入口SO2浓度作为输入参数，预设时间后入口SO2浓度作为输出参数，进行第一入口SO2浓度预测模型训练；以R 2作为评价模型精度的指标，通过优化算法寻找使模型精度最高时对应的各输入参数的权重后，重新训练人工神经网络模型得到第二入口SO2浓度预测模型；将对脱硫系统入口SO2浓度的预测与机组负荷预测相结合，从历史运行数据中寻找机组负荷与入口SO2浓度的关系，建立脱硫系统入口SO2浓度预测模型，以此来预测入口SO2浓度的变化情况，提高了脱硫系统入口SO2浓度预测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113468813A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110769876.2
申请日：2021-07-07
Applicant: 大唐环境产业集团股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种脱硫系统入口SO2浓度预测方法、装置、电子设备及存储介质，所述预测方法基于人工神经网络，以当前时刻机组负荷、预设时间后的机组负荷、当前时刻入口SO2浓度作为输入参数，预设时间后入口SO2浓度作为输出参数，进行第一入口SO2浓度预测模型训练；以R 2作为评价模型精度的指标，通过优化算法寻找使模型精度最高时对应的各输入参数的权重后，重新训练人工神经网络模型得到第二入口SO2浓度预测模型；将对脱硫系统入口SO2浓度的预测与机组负荷预测相结合，从历史运行数据中寻找机组负荷与入口SO2浓度的关系，建立脱硫系统入口SO2浓度预测模型，以此来预测入口SO2浓度的变化情况，提高了脱硫系统入口SO2浓度预测精度。
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公开(公告)号：CN113569950A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110857346.3
申请日：2021-07-28
Applicant: 大唐环境产业集团股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电站设备故障监测模型生成方法、系统及装置，所述方法包括：预先设定初始训练样本集的最大容量，基于最大容量将数据库中保存大量历史正常数据经标准化处理获取包含训练数据的训练样本集；通过计算比较不同簇群下训练数据下的Calinski‑Harabasz分数值，确定最优的簇群数，将确定的最优簇群数作为K‑means算法的簇群数，并将训练数据经由算法训练确定数据的聚类中心集；将确定的聚类中心集作为FCM算法的初始聚类中心，并将训练数据经由算法训练确定数据的簇群隶属度并建立FCM模型，根据最大隶属度将训练数据进行分类，并根据不同类别建立相应的PCA模型，完成训练过程。
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公开(公告)号：CN112906967B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202110205956.5
申请日：2021-02-24
Applicant: 大唐环境产业集团股份有限公司
IPC: G06F18/10 , G06F18/214 , G06F16/215 , G06F16/9035 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种脱硫系统浆液循环泵性能预测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及电站脱硫技术领域，本发明的框架主要由历史数据采样、数据清洗、稳态筛选、工况筛选、时间区段划分、LSSVM模型训练、标准工况测试、浆液循环泵电流趋势预测等核心步骤，通过有效的数据处理和挖掘工具，从复杂无序的海量浆液循环泵电流运行数据中获取稳定而准确的时序变化趋势，通过对浆液循环泵运行电流的追踪及建模获得浆液循环泵性能变化趋势，提高了火电厂脱硫系统的运行可靠性。
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公开(公告)号：CN113569950B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202110857346.3
申请日：2021-07-28
Applicant: 大唐环境产业集团股份有限公司
IPC: G06F18/23213 , G06F18/214 , G01R31/00 , G06Q50/06 , G06F30/27
Abstract: 本发明公开了一种电站设备故障监测模型生成方法、系统及装置，所述方法包括：预先设定初始训练样本集的最大容量，基于最大容量将数据库中保存大量历史正常数据经标准化处理获取包含训练数据的训练样本集；通过计算比较不同簇群下训练数据下的Calinski‑Harabasz分数值，确定最优的簇群数，将确定的最优簇群数作为K‑means算法的簇群数，并将训练数据经由算法训练确定数据的聚类中心集；将确定的聚类中心集作为FCM算法的初始聚类中心，并将训练数据经由算法训练确定数据的簇群隶属度并建立FCM模型，根据最大隶属度将训练数据进行分类，并根据不同类别建立相应的PCA模型，完成训练过程。
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公开(公告)号：CN112906967A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110205956.5
申请日：2021-02-24
Applicant: 大唐环境产业集团股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种脱硫系统浆液循环泵性能预测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及电站脱硫技术领域，本发明的框架主要由历史数据采样、数据清洗、稳态筛选、工况筛选、时间区段划分、LSSVM模型训练、标准工况测试、浆液循环泵电流趋势预测等核心步骤，通过有效的数据处理和挖掘工具，从复杂无序的海量浆液循环泵电流运行数据中获取稳定而准确的时序变化趋势，通过对浆液循环泵运行电流的追踪及建模获得浆液循环泵性能变化趋势，提高了火电厂脱硫系统的运行可靠性。
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