一种基于自适应与正则化的脱硫系统出口SO2浓度预测方法

本发明涉及燃煤电厂工业自动化与智能控制，尤其涉及关于电厂脱硫系统出口so2浓度的智能预测与优化。

背景技术：

1、随着环保意识的日益增强和排放标准的不断提高，电厂脱硫系统的运行效率和稳定性成为了关注的焦点。脱硫系统出口so2浓度是影响脱硫效率的关键因素之一，其控制精度直接关系到脱硫效果和排放质量。传统的脱硫系统出口so2浓度预测方法主要依赖于人工经验和固定阈值，存在预测精度低、响应速度慢等问题，难以满足现代电厂对高效、稳定、环保的运行要求。

2、近年来，随着数据处理技术和机器学习算法的快速发展，越来越多的研究者开始探索将这些技术应用于脱硫系统的预测与优化中。其中，深度学习技术以其强大的特征学习和非线性映射能力，在时间序列预测和控制系统优化方面展现出了巨大的潜力。双向长短期记忆(bilstm)神经网络作为深度学习的一种重要模型，特别适用于处理具有长期依赖关系的时间序列数据，因此在脱硫系统出口so2浓度预测方面具有广阔的应用前景。

3、基于上述背景技术，采用基于自适应与正则化的脱硫系统出口so2浓度预测方法具有极大的必要性。首先，该方法通过引入自适应和正则化技术，能够自动调整模型参数和结构，以适应脱硫系统出口so2浓度的动态变化，提高预测精度和稳定性。其次，通过深度学习技术的应用，可以深入挖掘脱硫系统出口so2浓度与运行参数之间的复杂关系，实现更精准的预测和控制。

4、此外，该方法还可以进一步提高模型的性能。基于自适应与正则化的脱硫系统出口so2浓度预测方法不仅能够解决传统预测方法存在的问题，提高脱硫系统的运行效率和稳定性，并基于预测结果对脱硫系统的运行参数进行实时调整，能够满足现代电厂对高效、稳定、环保的运行要求，具有重要的实际应用价值和推广意义。

技术实现思路

1、为解决上述技术问题，本发明涉及电厂脱硫系统出口so2浓度预测的技术领域，具体为一种基于自适应与正则化的脱硫系统出口so2浓度预测方法。该方法通过综合运用数据处理、深度学习和优化算法，实现对脱硫系统出口so2浓度的精准预测与实时调整，旨在提高脱硫系统的运行效率和稳定性，满足现代电厂的环保要求。

2、为实现上述目的，本发明采用下述技术方案：

3、根据本发明实施例的第一方面，提供一种基于自适应与正则化的脱硫系统出口so2浓度预测方法。

4、在一些可选实施例中，一种基于自适应与正则化的脱硫系统出口so2浓度预测方法，包括如下步骤：

5、步骤s1.获取电厂脱硫系统的历史运行数据，对数据进行标准化(z-score缩放)，识别并替换其中的异常值。对脱硫系统产生的历史数据进行标准化并提取特征，进行相关度分析后，确定输入变量和输出变量，并划分训练集与测试集，将数据重塑后进行反标准化处理并保存；

6、步骤s2.构建双向长短期记忆(bilstm)模型，引入dropout和l2正则化技术，防止模型过拟合，可以有效提高模型的泛化能力；

7、步骤s3.采用optuna框架对模型进行自适应超参数优化，找到最佳的模型参数组合，包括学习率、dropout比率和l2正则化系数等；

8、步骤s4.构建经过自适应超参数优化和正则化处理的双向长短期记忆神经网络预测模型，并基于预测结果对脱硫系统的运行参数进行实时调整。

9、可选地，步骤s1中，获取电厂脱硫系统的历史运行数据，对数据进行标准化(z-score缩放)，识别并替换其中的异常值。对脱硫系统产生的历史数据进行标准化并提取特征，进行相关度分析后，确定输入变量和输出变量，并划分训练集与测试集，将数据重塑后进行反标准化处理并保存，包括：

10、步骤s11.加载脱硫系统的历史运行数据，选择数据的前1000行作为后续分析的样本。进行相关度分析后，确认烟气参数(入口烟气so2浓度、入口烟气流量、入口烟气温度、入口烟气湿度等)，操作参数(液气比、供浆流量、吸收塔浆液液位、吸收塔浆液ph值等)作为输入值，出口so2浓度被视作输出目标值。

11、步骤s12.将数据集划分为训练集和测试集。其中，训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的泛化能力。在划分数据集后，对训练集和测试集的特征和目标值进行标准化(z-score缩放)，识别并替换其中的异常值。

12、步骤s13.按照bilstm的输入要求对数据进行重塑。将标准化后的训练集和测试集特征数据重塑为三维数组，其中第一维为样本数，第二维为时间步长，第三维为特征数。数据反标准处理后进行存储。

13、可选地，步骤s2中，构建双向长短期记忆(bilstm)模型，引入dropout和l2正则化技术，防止模型过拟合，可以有效提高模型的泛化能力，包括：

14、步骤s21.利用keras框架中的sequential类，初始化一个空的神经网络模型结构，为后续模型搭建奠定基础。

15、步骤s22.在模型中添加bilstm网络。设置bilstm层的单元数(units参数)，并指定输入数据的形状。为了防止过拟合，引入l2正则化，并指定l2正则化项的权重，对bilstm层的权重进行约束，以降低模型复杂度。

16、步骤s23.在bilstm层之后添加dropout层，通过随机丢弃一部分神经元，减少神经元之间的复杂依赖关系，从而增强模型的泛化能力。dropout_rate参数决定了丢弃神经元的比例。

17、步骤s24.添加输出层，在模型的最后添加一个全连接层(dense层)作为输出层。同样，在输出层的权重上同样应用l2正则化技术，通过设定权重正则化项，对输出层的权重进行约束，防止模型过拟合。

18、可选地，步骤s3中，采用了optuna框架对模型进行自适应超参数优化，找到最佳的模型参数组合，包括学习率、dropout比率和l2正则化系数等，包括：

19、步骤s31.定义目标函数，该函数接收一个trial对象作为参数，用于从optuna获取建议的超参数值。函数内部根据这些超参数值创建模型，训练模型，评估模型性能(计算rmse)，并以返回最小rmse值作为优化目标。

20、步骤s32.运行optuna优化过程，调用目标函数和试验次数，开始优化过程。optuna通过多次调用目标函数，每次使用不同的超参数组合，以找到最小化rmse的最佳参数。当所设定的最大训练轮次结束后，输出最佳超参数组合。

21、可选地，步骤s4中，步骤s4中，构建经过自适应超参数优化和正则化处理的双向长短期记忆神经网络预测模型，并基于预测结果对脱硫系统的运行参数进行实时调整，包括：

22、通过应用寻优得到的最佳的超参数组合，包括学习率、单元数、l2正则化系数和dropout比率。根据这些最佳参数创建一个新的bilstm模型。将最优的bilstm模型部署模型到实际脱硫系统，对实时运行参数进行预测。根据预测结果，实时调整脱硫系统的运行参数，以优化脱硫效率或满足排放标准。

23、根据本发明实施例的第二方面，提供一种基于自适应与正则化的脱硫系统出口so2浓度预测系统。

24、在一些可选实施例中，一种基于自适应与正则化的脱硫系统出口so2浓度预测系统，包括：

25、数据预处理单元，用于获取电厂脱硫系统的历史运行数据，对数据进行标准化(z-score缩放)，识别并替换其中的异常值。对脱硫系统产生的历史数据进行标准化并提取特征，进行相关度分析后，确定输入变量和输出变量，并划分训练集与测试集，将数据重塑后进行反标准化处理并保存；

26、模型构建单元，用于构建双向长短期记忆(bilstm)模型，引入dropout和l2正则化技术，防止模型过拟合，可以有效提高模型的泛化能力；

27、优化单元，采用optuna框架对模型最佳的超参数组合，包括学习率、单元数、l2正则化系数和dropout比率等进行自适应超参数优化；

28、预测模型构建单元，用于使用的找到最佳的超参数组合，包括学习率、单元数、l2正则化系数和dropout比率等。根据这些最佳参数创建一个新的bilstm模型。使用最佳参数训练的bilstm模型对预处理过的训练数据进行拟合。部署模型到实际脱硫系统，对实时运行参数进行预测。

29、基于数据预处理单元和模型构建单元以及优化单元的结果，通过应用寻优得到的最佳的超参数组合，包括学习率、单元数、l2正则化系数和dropout比率等。根据这些最佳参数创建一个新的bilstm模型。将最优的bilstm模型部署模型到实际脱硫系统，对实时运行参数进行预测。根据预测结果，实时调整脱硫系统的运行参数，以优化脱硫效率或满足排放标准。

30、本发明的有益效果是，在于将自适应和正则化技术引入脱硫系统出口so2浓度的预测中，通过深度学习模型的构建和优化，实现对脱硫系统运行参数的智能调整。相比传统方法，本方法具有预测精度高、适应性好、实时性强、泛化能力强、系统性强等优点，在环境工程和大气污染控制领域具有广泛的应用前景。