火电厂循环水加药模型建立方法及装置与流程

技术特征：
1.一种火电厂循环水加药模型建立方法，其特征在于，包括：获取循环水监测指标及加药量数据，并基于循环水加药机理，对获取的循环水监测指标及加药量数据进行筛选，获取最优加药量数据，并基于所述最优加药量数据及其对应的循环水监测指标，建立循环水监测指标及加药量数据库，基于所述循环水监测指标及加药量数据库建立模型训练样本集；采用均值漂移聚类算法对所述循环水监测指标及加药量数据库中模型训练样本集进行聚类，得到多个工况下的循环水加药训练数据集；基于不同工况下的循环水加药训练数据集，建立对应的智能加药预测模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：获取实时的循环水监测指标数据，并根据距离判断所述工况，输入到相应的智能加药预测模型中，得到当前的循环水加药量。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述循环水监测指标具体包括：循环水的ph值、氧化还原电位orp值、电导率值；所述循环水加药具体为：阻垢缓蚀剂。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于循环水加药机理，对获取的循环水监测指标及加药量数据进行筛选，获取最优加药量数据具体包括：根据所加药剂与循环水的反应过程，删除过量加药或者加药量不足的样本数据，根据筛选后的数据，确定处理循环水所需要的最优药剂量。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用均值漂移聚类算法对所述循环水监测指标及加药量数据库中模型训练样本集进行聚类，得到多个工况下的循环水加药训练数据集具体包括步骤1，初始化滑动窗口大小d以及聚类中心center；步骤2，计算聚类中心center与滑动窗口范围内样本点x
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的向量，并得到所有向量的平均值，据此得到偏移量shift；步骤3，根据偏移量shift的大小更新中心点center；步骤4，重复步骤2和步骤3直到达到迭代次数得到此时的中心点center，并重复步骤1、步骤2和步骤3直到所有样本点都被归类，得到多个聚类中心，也即对应的所有工况，并将原始训练数据集分配到相应的工况下，得到多个工况下的循环水加药训练数据集。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于不同工况下的循环水加药训练数据集，建立对应的智能加药预测模型具体包括：通过网格搜索和十折交叉验证分别得到bp神经网络、svr支持回归机、dt决策树的模型参数；基于不同工况下的循环水加药训练数据集，根据相应的模型参数，采用基于bp神经网络、svr支持回归机、dt决策树的集成算法建立智能加药预测模型。7.一种火电厂循环水加药模型建立装置，其特征在于，包括：处理模块，用于获取循环水监测指标及加药量数据，并基于循环水加药机理，对获取的循环水监测指标及加药量数据进行筛选，获取最优加药量数据，并基于所述最优加药量数据及其对应的循环水监测指标，建立循环水监测指标及加药量数据库，基于所述循环水监测指标及加药量数据库建立模型训练样本集；
聚类模块，用于采用均值漂移聚类算法对所述循环水监测指标及加药量数据库中模型训练样本集进行聚类，得到多个工况下的循环水加药训练数据集；建立模块，用于基于不同工况下的循环水加药训练数据集，建立对应的智能加药预测模型。8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置进一步包括：执行模块，用于获取实时的循环水监测指标数据，并根据距离判断所述工况，输入到相应的智能加药预测模型中，得到当前的循环水加药量；所述处理模块具体用于：根据所加药剂与循环水的反应过程，删除过量加药或者加药量不足的样本数据，根据筛选后的数据，确定处理循环水所需要的最优药剂量；所述聚类模块具体用于：步骤1，初始化滑动窗口大小d以及聚类中心center；步骤2，计算聚类中心center与滑动窗口范围内样本点x
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的向量，并得到所有向量的平均值，据此得到偏移量shift；步骤3，根据偏移量shift的大小更新中心点center；步骤4，重复步骤2和步骤3直到达到迭代次数得到此时的中心点center，并重复步骤1、步骤2和步骤3直到所有样本点都被归类，得到多个聚类中心，也即对应的所有工况，并将原始训练数据集分配到相应的工况下，得到多个工况下的循环水加药训练数据集；所述建立模块具体用于：通过网格搜索和十折交叉验证分别得到bp神经网络、svr支持回归机、dt决策树的模型参数；基于不同工况下的循环水加药训练数据集，根据相应的模型参数，采用基于bp神经网络、svr支持回归机、dt决策树的集成算法建立智能加药预测模型。9.一种火电厂循环水加药模型建立装置，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的火电厂循环水加药模型建立方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有信息传递的实现程序，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的火电厂循环水加药模型建立方法的步骤。

技术总结
本发明公开了一种火电厂循环水加药模型建立方法及装置，所述方法包括：获取循环水监测指标及加药量数据，并基于循环水加药机理，对获取的循环水监测指标及加药量数据进行筛选，获取最优加药量数据，并基于所述最优加药量数据及其对应的循环水监测指标，建立循环水监测指标及加药量数据库，基于所述循环水监测指标及加药量数据库建立模型训练样本集；采用均值漂移聚类算法对所述循环水监测指标及加药量数据库中模型训练样本集进行聚类，得到多个工况下的循环水加药训练数据集；基于不同工况下的循环水加药训练数据集，建立对应的智能加药预测模型。本发明能够减少药剂浪费，降低循环水运行和人工成本。循环水运行和人工成本。循环水运行和人工成本。


技术研发人员：杨言 刘海洋 谷小兵 白玉勇 麻晓越 彭思伟 荆亚超 高阳 李飞
受保护的技术使用者：大唐环境产业集团股份有限公司
技术研发日：2021.09.16
技术公布日：2021/10/23