【技术实现步骤摘要】
用于生成燃烧优化用学习数据的装置及其方法
本专利技术涉及一种学习数据生成技术，更为详细地，涉及一种用于生成燃烧优化所需要的学习数据的装置及其方法。
技术介绍
燃煤发电厂的锅炉是利用煤炭燃烧时发生的发热反应对水进行加热并生成发电所需要的蒸汽。此时，将生成如氮氧化物等污染废气，当污染废气的生成量较多时会导致增加用于对其进行管理的处理费用，而且在不完全燃烧时会因为燃烧效率的下降而导致发电/运行费用增加。因此，需要开发出一种既能够提高燃烧效率还能够减少废气排放的技术。为此，需要执行燃烧优化，为了燃烧优化而在生成学习所需要的数据时，存在使用者必须通过多个步骤进行数据处理的不便。而且，除非是熟练的使用者，否则难以生成数据。先行技术文献专利文献韩国登记专利第1810968号(2017.12.14.)专利内容本专利技术的目的在于提供一种用于生成燃烧优化所需要的学习数据的装置及其方法。根据本专利技术之实施例的用于生成学习数据的装置，包括：预处理部，对包括与锅炉燃烧相关的当前测定到的实时数据以及与...
【技术保护点】
1.一种用于生成学习数据的装置，其特征在于，包括：/n预处理部，对包括与锅炉燃烧相关的当前测定到的实时数据以及与上述锅炉燃烧相关的历史测定到的历史数据在内的原始数据进行采集并对所采集到的原始数据执行预处理；以及，/n分析部，通过对上述原始数据进行分析而从上述原始数据导出学习数据。/n
【技术特征摘要】
20181126 KR 10-2018-01477911.一种用于生成学习数据的装置，其特征在于，包括：
预处理部，对包括与锅炉燃烧相关的当前测定到的实时数据以及与上述锅炉燃烧相关的历史测定到的历史数据在内的原始数据进行采集并对所采集到的原始数据执行预处理；以及，
分析部，通过对上述原始数据进行分析而从上述原始数据导出学习数据。
2.根据权利要求1所述的用于生成学习数据的装置，其特征在于：
上述预处理部，包括：
重建部，对上述原始数据中有异常信号的部分进行重建；
过滤部，通过基础知识算法按照特定条件对上述原始数据进行过滤；以及，
去除部，对上述原始数据中的极端值进行去除。
3.根据权利要求1所述的用于生成学习数据的装置，其特征在于：
上述分析部，包括：
聚类部，通过对上述原始数据的标记之间的相关关系进行分析而推导出学习所需要的标记之间的相关关系并借此对上述原始数据进行聚类；以及，
采样部，从按照上述标记之间的相关关系进行聚类的原始标记数据提取出学习数据。
4.根据权利要求3所述的用于生成学习数据的装置，其特征在于：
上述采样部，包括：
模式分析部，通过以L2Norm为基础对原始数据进行分析而推导出上述原始数据的模式；以及，
数据采样部，以上述所推导出的模式以及采样算法为基础对上述原始数据进行采样并借此推导出学习数据。
5.根据权利要求1所述的用于生成学习数据的装置，其特征在于：
上述原始数据，包括：
输入数据；以及输出数据，与上述输入数据对应。
6.根据权利要求1所述的用于生成学习数据的装置，其特征在于：
上述原始数据，
是按照所采集到的时间进行累积并按照不同标记进行分类。
7.根据权利要求1所述的用于生成学习数据的装置，其特征在于：
上述学习数据，包括：
输入数据，可供神经网络模型进行学习；以及，目标数据，与上述输入数据对应。
8.一种用于生成学习数据的装置，包括：
管理层部，对与锅炉燃烧相关的当前测定到的实时数据进行采集，并通过对所采集到的实时数据进行分析而决定燃烧优化的执行与否和燃烧模型以及燃烧控制器的调谐与否；
数据层部，从包括上述实时数据以及与上述锅炉燃烧相关的历史测定到的历史数据在内的原始数据推导出学习数据；
模型层部，根据上述学习数据生成燃烧模型以及燃烧控制器；以及，
优化层部，利用燃烧模型以及燃烧控制器计算出用于燃烧优化的目标值并根据所计算出的目标值输出控制信号。
9.根据权利要求8所述的用于生成学习数据的装置，其特征在于：
上述数据层部，包括：
预处理部，对包括与锅炉燃烧相关的当前测定到的实时数据以及与上述锅炉燃烧相关的历史测定到的历史数据在内的原始数据进行采集并对所采集到的原始数据执行预处理；以及，
分析部，通过对上述原始数据进行分析而从上述原始数据导出学习数据。
10.根据权利要求9所述的用于生成学习数据的装置，其特征在于：
上述预处理部，包括：
重建部，对上述原始数据中有异常信号的部分进行重建；
过滤部，通过基础知识算法按照特定条件对上述原始数据进行过滤；以及，
去除部，对上述原始数据中的极端值进行去除。
11.根据权利要求9所述的用于生成学习数据的装置，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：金贤植，罗相建，朴志焄，
申请(专利权)人：斗山重工业建设有限公司，
类型：发明
国别省市：韩国;KR
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