基于数据分析的电伴热带智能温度控制方法及系统与流程

本发明涉及电伴热带温度控制，具体为基于数据分析的电伴热带智能温度控制方法及系统。

背景技术：

1、电伴热带在石油化工管线保温、管道防冻等领域应用广泛，其温度控制的精度直接影响工艺安全与能耗水平。现有电伴热带温度控制方法多依赖监督控制和数据采集系统采集沿线离散温度监测点的实时温度值，通过与设定温度阈值进行比较，直接生成开关控制或比例调节指令。该方案仅对当前时刻的温度偏差做出响应，无法预判温度变化趋势，导致加热功率调节总是滞后于实际温度波动，在环境条件快速变化时容易产生温度超调和振荡。现有技术在处理电伴热带沿线多个监测点的温度数据时，往往忽略各监测点温度变化之间的空间关联性和时间序列中的复杂模式。常规方法仅对单点温度进行独立平滑或使用简单回归模型进行趋势外推，难以从温度信号中分离出由环境周期性变化引起的规律性波动与由随机扰动导致的非平稳残差。这种处理方式使得预测模型无法有效区分温度变化的内在驱动因素，在面对传感器噪声、局部热损失差异等复杂工况时预测精度明显下降。电伴热带实际运行中，温度数据包含缓慢变化的长期趋势、由昼夜或季节交替引起的周期性波动以及由阵风、降雨等随机事件造成的残差扰动。分离并利用这些不同成分对提升预测精度至关重要，但现有分解方法应用后，残差分量常被当作无用的噪声直接丢弃，忽略了其中隐含的多监测点间扰动关联特征，限制了预测模型对复杂温度动态的刻画能力。此外，现有控制策略在生成功率调节量时，未能将预测变化率与动态环境条件关联，调节门限固定不变，难以适应不同工况下对温度变化敏感性的差异化需求。

技术实现思路

1、提供一种基于数据分析的电伴热带智能温度控制方法及系统，通过对电伴热带沿线多监测点温度数据进行时序分解，并利用条件变分自编码器从残差分量中提取隐含的多点扰动关联特征，与趋势分量融合后构建动态温度预测模型，以实现复杂工况下温度变化趋势的准确预测；同时，基于预测温度变化率与动态调节阈值的比较生成自适应功率调整指令，使加热功率调节能够提前响应即将发生的温度变化，从而在温度实际偏离前施加校正，提升电伴热带温度控制的响应速度和稳定性。

2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：本发明提供一种基于数据分析的电伴热带智能温度控制方法，包括：通过监督控制和数据采集系统获取电伴热带沿线的多个温度监测点的实时温度数据和历史温度数据；对所述实时温度数据和历史温度数据进行时序分解，提取出温度趋势分量、周期分量和残差分量；将所述残差分量输入预先训练的条件变分自编码器，生成潜在特征向量；将所述潜在特征向量与温度趋势分量融合，构建动态温度预测模型；根据动态温度预测模型的输出，计算每个温度监测点的预测温度变化率；当预测温度变化率超过设定阈值时，生成自适应加热功率调整指令，并将该指令发送至电伴热带的固态继电器模块。

3、该方法通过对电伴热带沿线多点的温度数据进行深度挖掘，将宏观的温度变化趋势与复杂的随机波动特征分离，利用条件变分自编码器对难以建模的残差分量进行高层次特征提取，生成能够表征系统内在不确定性因素的潜在特征向量。将潜在特征向量与温度趋势分量深度融合后，构建的动态温度预测模型能够同时捕捉温度的确定性演变规律和随机扰动特征，从而对未来多个时刻的温度状态进行高精度预判。基于预测结果计算出的预测温度变化率，能够提前感知温度的异常波动倾向，在温度偏离允许范围之前即生成精细化的加热功率调整指令，通过固态继电器模块对电伴热带各区域实施独立、快速的功率调节，形成前馈与反馈相结合的闭环控制，有效避免温度超调和滞后响应，提升电伴热系统在复杂环境下的控温精度和能效水平。

4、作为本发明的一个技术方案，通过监督控制和数据采集系统获取电伴热带沿线的多个温度监测点的实时温度数据和历史温度数据时，在电伴热带表面以等间距布设多个热电偶传感器作为温度监测点，每个热电偶传感器的信号输出端通过模拟量输入模块连接至监督控制和数据采集系统的数据采集服务器；监督控制和数据采集系统按照预设的采样周期轮询每个热电偶传感器上报的温度数值，并将每个采样时刻采集到的温度数值与对应的温度监测点编号以及采样时刻的时间戳共同存入监督控制和数据采集系统的实时数据库；从监督控制和数据采集系统的历史数据库中提取每个温度监测点在当前采样时刻之前连续多个采样周期内的所有历史温度数据，并对所述历史温度数据进行线性插值填补缺失值以及基于拉依达准则剔除异常值，得到清洗后的历史温度数据。优选的，所述热电偶传感器为k型热电偶，且每个热电偶传感器与模拟量输入模块之间还串联有冷端补偿电路。通过对历史数据执行插值填补和异常值剔除，保证了输入数据的连续性和一致性，消除因传感器偶然故障或信号传输干扰引入的野值对后续建模和预测的干扰，为提高时序分解的稳定性和预测模型的可靠性奠定数据基础。

5、优选的，监督控制和数据采集系统轮询采样时，数据采集服务器向每个模拟量输入模块发送广播同步脉冲，每个模拟量输入模块在接收到广播同步脉冲后同时锁存各自连接的热电偶传感器的当前温度数值；数据采集服务器按照温度监测点编号递增的顺序依次读取每个模拟量输入模块锁存的温度数值，并在读取完成后向所有模拟量输入模块发送下一个采样周期的同步脉冲；数据采集服务器将每次读取到的所有温度数值与当前采样周期的序号以及温度监测点编号的映射关系一并写入实时数据库。该同步采集机制确保所有温度监测点的采样时刻严格对齐，消除因分时读取造成的时间偏差，使得获取的多点温度数据真实反映同一时刻电伴热带沿线的温度场分布，为多变量时序分析提供准确的空间一致性保障。

6、作为本发明的进一步改进，对所述实时温度数据和历史温度数据进行时序分解时，将每个温度监测点在当前采样时刻的实时温度数据与清洗后的历史温度数据拼接成该温度监测点的原始温度时间序列；对所述原始温度时间序列采用局部加权回归散点平滑法进行迭代分解，每次迭代中先从原始温度时间序列中剥离出周期分量，再从剩余序列中提取温度趋势分量，最后将原始温度时间序列减去温度趋势分量和周期分量后得到残差分量；对每个温度监测点分别执行分解操作，获得每个温度监测点对应的温度趋势分量序列、周期分量序列和残差分量序列。优选的，每次迭代的过程包括：从原始温度时间序列中识别出相邻波峰和波谷之间的时间间隔，将所述时间间隔的中位数作为当前迭代的周期长度，按照该周期长度构造周期子序列并对每个周期子序列进行局部加权回归平滑，得到当前迭代的周期分量估计值；从原始温度时间序列中减去当前迭代的周期分量估计值得到去周期序列，对去周期序列进行局部加权回归平滑得到当前迭代的温度趋势分量估计值；将原始温度时间序列减去当前迭代的温度趋势分量估计值和周期分量估计值得到当前迭代的残差分量估计值，并计算相邻两次迭代之间残差分量估计值的均方根误差，当该均方根误差小于预设收敛阈值时停止迭代。

7、该分解方案能够自适应地识别温度序列中隐含的周期性波动模式，无需预先设定固定的周期参数，通过迭代剥离的方式将复杂温度信号解耦为具有明确物理含义的趋势分量、周期分量和残差分量。趋势分量反映电伴热带因加热功率变化或环境缓慢变化引起的温度总体走向，周期分量捕捉由环境昼夜温差或工艺循环等因素导致的规律性波动，残差分量则浓缩了随机扰动和局部异常信息，使得后续模型能够分而治之地利用不同成分的特性。

8、作为本发明的一个优选技术方案，将所述残差分量输入预先训练的条件变分自编码器时，将所有温度监测点在当前采样时刻的残差分量按照温度监测点编号的顺序排列成一个残差向量，并将该残差向量作为条件变分自编码器的输入条件；条件变分自编码器由编码器网络和解码器网络组成，编码器网络根据输入条件将残差向量映射为高斯分布的均值向量和对数方差向量，从该高斯分布中采样得到潜在特征向量；解码器网络将潜在特征向量与输入条件拼接后重构出残差向量的估计值，训练过程中最小化重构误差与潜在特征向量的先验分布之间的相对熵。该过程将高维且含噪的残差向量压缩映射至低维的连续潜在空间，潜在特征向量去除了冗余噪声并捕获了残差分量中蕴含的复杂非线性关联和异常模式的内在驱动因素。同时，通过正则化潜在空间使其趋近于标准正态分布，保证潜在特征的良好连续性和可解释性，为温度预测提供紧凑且信息丰富的辅助特征。

9、作为对上述技术方案的进一步优化，将所述潜在特征向量与温度趋势分量融合时，将每个温度监测点的潜在特征向量与该温度监测点的温度趋势分量在当前采样时刻的数值进行逐元素拼接，形成该温度监测点的融合特征向量；将所有温度监测点的融合特征向量按温度监测点编号顺序堆叠成融合特征矩阵，并将所述融合特征矩阵输入至一个基于门控循环单元的时间卷积网络中，该时间卷积网络对融合特征矩阵沿时间维度进行扩张卷积操作，以捕获多个采样周期之间的长程依赖关系；将时间卷积网络输出的隐藏状态序列作为动态温度预测模型的内部状态，该动态温度预测模型以当前采样时刻的融合特征矩阵为输入，输出未来多个采样时刻每个温度监测点的预测温度值。其中，所述基于门控循环单元的时间卷积网络包括多个扩张卷积层，每个扩张卷积层的扩张系数随网络层数增加呈指数增长。

10、这种融合预测架构将能够描述温度宏观变化方向的趋势分量与反映微观不确定性的潜在特征向量在特征层面进行统一编码，形成兼具确定性和随机性信息的融合特征。基于门控循环单元的时间卷积网络凭借其指数递增的扩张卷积结构，在保持计算效率的同时获得极大的感受野，能够从融合特征矩阵的长序列中捕捉跨多个采样周期的时空依赖关系，使得模型对温度变化的惯性、延迟效应以及多点空间耦合关系具有更强的学习能力，从而显著提升对未来多个时刻温度预测的准确性和鲁棒性。

11、作为本发明的一个具体实现方式，根据动态温度预测模型的输出计算每个温度监测点的预测温度变化率时，从动态温度预测模型输出的未来多个采样时刻每个温度监测点的预测温度值中，提取每个温度监测点在下一个采样时刻的预测温度值与当前采样时刻的实时温度值；将每个温度监测点在下一个采样时刻的预测温度值减去当前采样时刻的实时温度值，得到该温度监测点的温度差值；将该温度差值除以采样周期的时间长度，得到该温度监测点的预测温度变化率。该计算方式直接利用模型对未来最近时刻的预测值与当前实际值之差求得瞬时变化速率，能够灵敏地反映温度变化的加速度特性，为功率调整决策提供及时且直观的量化依据。

12、在生成自适应加热功率调整指令时，将每个温度监测点的预测温度变化率与预设的变化率上限阈值和变化率下限阈值进行比较；若某个温度监测点的预测温度变化率大于变化率上限阈值，则生成针对该温度监测点所在区域的功率下调指令，该功率下调指令中携带目标功率降低百分比；若某个温度监测点的预测温度变化率小于变化率下限阈值，则生成针对该温度监测点所在区域的功率上调指令，该功率上调指令中携带目标功率升高百分比；将所有生成的功率调整指令按温度监测点编号封装成一个指令帧，通过监督控制和数据采集系统的输出模块以脉冲宽度调制信号的形式发送至对应区域的固态继电器模块，固态继电器模块根据脉冲宽度调制信号的占空比调节电伴热带的加热功率。优选的，所述变化率上限阈值和变化率下限阈值根据电伴热带所在环境的环境温度变化率动态调整。

13、此控制策略将温度变化趋势的考量前置，根据预测变化率相对于阈值的偏离方向和程度，提前生成具有明确比例关系的功率调节量，并通过pwm信号直接控制固态继电器实现无级或近似无级的功率调整，取代了传统的开关式或简单分档控制，调节过程平滑且响应迅速。阈值随环境温度变化率动态调整的设计，使控制系统能够自动适应不同气候或工艺工况下伴热对象的动态响应差异，避免在环境剧烈变化时因固定阈值导致的调节滞后或过度调节。

14、作为本发明的一个优选实施方式，所述条件变分自编码器的训练过程包括：从监督控制和数据采集系统的历史数据库中提取多个历史采样时刻下的所有温度监测点的原始温度时间序列，对每个历史采样时刻下的原始温度时间序列分别执行时序分解操作，得到每个历史采样时刻对应的残差分量向量，将所有历史采样时刻的残差分量向量组成训练数据集；将训练数据集中的每个残差分量向量依次作为条件变分自编码器的输入条件，编码器网络输出该输入条件对应的均值向量和对数方差向量，从标准正态分布中采样随机噪声向量，将该随机噪声向量乘以对数方差向量指数运算后的标准差再加上均值向量，得到潜在特征向量；解码器网络将潜在特征向量与输入条件拼接后通过多个全连接层映射为重构残差向量，计算重构残差向量与输入条件之间的均方误差，同时计算潜在特征向量与标准正态分布之间的相对熵，将均方误差与相对熵的加权和作为损失函数，采用自适应矩估计优化器迭代更新编码器网络和解码器网络的权重参数直至损失函数收敛。利用大规模历史数据对条件变分自编码器进行离线训练，使得编码器网络学会从残差向量中提取最具表达力的潜在特征，解码器网络则具备从潜在特征与条件协同恢复残差细节的能力，模型在训练收敛后能够泛化适用于在线推理阶段的各种未知残差模式。

15、本发明还提供一种基于数据分析的电伴热带智能温度控制系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器在执行所述计算机程序时，实现上述基于数据分析的电伴热带智能温度控制方法的步骤。所述系统将数据采集、时序分解、变分自编码器推理、动态模型预测、变化率计算与指令生成及功率调节等环节集成为一体化的自动控制流程，能够对电伴热带沿线各区域实施分布式精细化温度调控，在降低能耗的同时保持温度场的高度均匀性和稳定性。

16、在上述技术方案中，本发明提供的技术效果和优点：

17、将从温度时序分解中获得的残差分量输入条件变分自编码器，以所有温度监测点当前时刻的残差向量作为条件，编码器网络将其映射为高斯分布参数并采样生成潜在特征向量，解码器再由潜在特征向量与条件拼接重构残差。训练时通过最小化重构误差与相对熵的加权和，强制潜在特征向量在逼近标准正态分布的同时保留残差隐含的多点扰动关联模式。将该潜在特征向量与温度趋势分量逐元素拼接形成融合特征向量，输入基于门控循环单元的时间卷积网络，通过扩张卷积捕获多个采样周期间的长程依赖关系并输出未来多个时刻的预测温度值。此方式不再将残差视为无用噪声丢弃，而是提取其中反映各监测点受共同环境扰动影响的潜在结构信息，使预测模型在趋势外推基础上具备对随机扰动的推断能力，在阵风、降雨等非平稳工况下仍能保持稳定的预测精度。计算每个温度监测点的预测温度变化率后，将其与预设的变化率上限阈值和下限阈值进行比较，当变化率超出上限时生成功率下调指令，低于下限时生成功率上调指令，并将所有指令按监测点编号封装成指令帧，通过输出模块以脉冲宽度调制信号形式发送至对应区域的固态继电器模块。变化率上限阈值和下限阈值根据环境温度变化率动态调整，使得触发功率调节的灵敏度随环境波动幅度自适应变化。直接依据预测温度变化率进行功率调节，将控制响应的触发时机从温度偏差出现之后提前至温度变化趋势形成之初，并通过动态阈值匹配不同环境条件下的温变速率，避免固定门限在环境剧烈变化时响应迟缓或在平稳阶段过度调节，减少温度超调和振荡幅度。