数据处理方法、数据处理系统及计算机存储介质技术方案

本申请实施例公开了一种数据处理方法、数据处理系统及计算机存储介质，用于对运行参数进行耗差分析。本申请实施例方法包括：利用神经网络算法对耗差计算模型进行训练，耗差计算模型的输入为运行参数，输出为运行参数对应的耗差。得到耗差计算模型之后，将待处理运行参数输入该耗差计算模型，得到目标耗差，将目标耗差与根据耗差表查找到的运行参数对应的耗差进行对比，得到耗差偏差数值，也就是对标结果。本申请实施例利用了神经网络算法对运行参数进行耗差分析，运行参数的耗差分析无需技术人员参与，无需技术人员投入大量的工作时间，因此节省了技术人员的工作时间且对标结果不会带有个人的主观因素。

【技术实现步骤摘要】
数据处理方法、数据处理系统及计算机存储介质
本申请实施例涉及数据处理领域，具体涉及一种数据处理方法、数据处理系统及计算机存储介质。
技术介绍
关键指标对标是火力发电管理系统中的关键部分，对标管理有利于认真开展火电厂生产运行诊断工作、夯实各项基础工作以及管理流程的再造。真实反应出对标结果是对标管理的主要支撑。其中关键指标可以是运行参数对应的指标。以往的关键指标对标的做法是，首先需要技术人员从各个系统及生产报表中提取机组的运行参数，并根据技术人员的自我认识和工作经验进行数据清洗及辨识，依靠主观因素对运行参数进行分析，得到运行参数对应的耗差。然后，根据耗差表查找出运行参数对应的耗差，其中耗差表源自机组的历史试验报告数据。最后将技术人员分析得到的运行参数对应的耗差与根据耗差表查找到的运行参数对应的耗差进行对比，得到对标结果。然而，关键指标对比由技术人员采集运行参数并分析处理，当运行参数的数据量庞大时，会增加技术人员的工作量，而且技术人员依靠主观因素对运行参数进行分析得到的对标结果的主观性较强。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种数据处理方法、数据处理系统及计算机存储介质，用于对运行参数进行耗差分析。本申请实施例第一方面提供了一种数据处理方法，包括：获取运行参数及所述运行参数对应的耗差；利用神经网络算法对耗差计算模型进行训练，其中所述耗差计算模型的输入为所述运行参数，所述耗差计算模型的输出为所述运行参数对应的耗差；获取待处理运行参数，向所述耗差计算模型输入所述待处理运行参数，使用所述耗差计算模型计算得到所述待处理运行参数对应的目标耗差；将所述目标耗差与根据耗差表查找到的所述待处理运行参数对应的耗差进行对比，得到耗差偏差数值，其中耗差表为机组的历史试验报告数据。优选的，所述方法还包括：调取所述目标耗差及所述耗差偏差数值；使用所述目标耗差及所述耗差偏差数值对耗差分析模型进行训练，以使所述耗差分析模型训练得到耗差偏差数值的第一标准范围及目标耗差的第二标准范围。优选的，所述使用所述目标耗差及所述耗差偏差数值对耗差分析模型进行训练之后，所述方法还包括：获取实时运行参数，向所述耗差计算模型输入所述实时运行参数，使用所述耗差计算模型计算得到所述实时运行参数对应的目标耗差；将所述实时运行参数对应的目标耗差与根据所述耗差表查找到的所述实时运行参数对应的耗差进行对比，得到所述实时运行参数对应的耗差偏差数值；向所述耗差分析模型输入所述实时运行参数对应的目标耗差及所述实时运行参数对应的耗差偏差数值，得到所述耗差分析模型判断所述实时运行参数对应的目标耗差是否在所述第二标准范围内的判断结果，以及所述耗差分析模型判断所述实时运行参数对应的耗差偏差数值是否在所述第一标准范围内的判断结果。优选的，所述获取运行参数及所述运行参数对应的耗差之后，所述方法还包括：判断所述运行参数是否在预设范围内；若所述运行参数中的一个或多个在所述预设范围内，则将在所述预设范围内的运行参数确定为所述耗差计算模型的训练数据。优选的，所述获取运行参数及所述运行参数对应的耗差之后，所述方法还包括：剔除所述运行参数中数据超限或死值的运行参数。本申请实施例第二方面提供了一种数据处理系统，包括：获取单元，用于获取运行参数及所述运行参数对应的耗差；训练单元，用于利用神经网络算法对耗差计算模型进行训练，其中所述耗差计算模型的输入为所述运行参数，所述耗差计算模型的输出为所述运行参数对应的耗差；计算单元，用于获取待处理运行参数，向所述耗差计算模型输入所述待处理运行参数，使用所述耗差计算模型计算得到所述待处理运行参数对应的目标耗差；对比单元，用于将所述目标耗差与根据耗差表查找到的所述待处理运行参数对应的耗差进行对比，得到耗差偏差数值，其中耗差表为机组的历史试验报告数据。优选的，所述数据处理系统还包括：调取单元，用于调取所述目标耗差及所述耗差偏差数值；所述训练单元还用于使用所述目标耗差及所述耗差偏差数值对耗差分析模型进行训练，以使所述耗差分析模型训练得到耗差偏差数值的第一标准范围及目标耗差的第二标准范围。优选的，所述计算单元还用于获取实时运行参数，向所述耗差计算模型输入所述实时运行参数，使用所述耗差计算模型计算得到所述实时运行参数对应的目标耗差；所述对比单元还用于将所述实时运行参数对应的目标耗差与根据所述耗差表查找到的所述实时运行参数对应的耗差进行对比，得到所述实时运行参数对应的耗差偏差数值；所述数据处理系统还包括：输入输出单元，用于向所述耗差分析模型输入所述实时运行参数对应的目标耗差及所述实时运行参数对应的耗差偏差数值，得到所述耗差分析模型判断所述实时运行参数对应的目标耗差是否在所述第二标准范围内的判断结果，以及所述耗差分析模型判断所述实时运行参数对应的耗差偏差数值是否在所述第一标准范围内的判断结果。优选的，所述数据处理系统还包括：判断单元，用于判断所述运行参数是否在预设范围内；确定单元，用于若所述运行参数中的一个或多个在所述预设范围内，则将在所述预设范围内的运行参数确定为所述耗差计算模型的训练数据。优选的，所述数据处理系统还包括：剔除单元，用于剔除所述运行参数中数据超限或死值的运行参数。本申请实施例第三方面提供了一种数据处理系统，包括：处理器、存储器、总线、输入输出设备；所述处理器与所述存储器、输入输出设备相连；所述总线分别连接所述处理器、存储器以及输入输出设备；所述输入输出设备获取运行参数及所述运行参数对应的耗差；所述处理器用于利用神经网络算法对耗差计算模型进行训练，其中所述耗差计算模型的输入为所述运行参数，所述耗差计算模型的输出为所述运行参数对应的耗差，获取待处理运行参数，向所述耗差计算模型输入所述待处理运行参数，使用所述耗差计算模型计算得到所述待处理运行参数对应的目标耗差，将所述目标耗差与根据耗差表查找到的所述待处理运行参数对应的耗差进行对比，得到耗差偏差数值，其中耗差表为机组的历史试验报告数据。本申请实施例第四方面提供了一种计算机存储介质，计算机存储介质中存储有指令，该指令在计算机上执行时，使得计算机执行前述第一方面的方法。从以上技术方案可以看出，本申请实施例具有以下优点：本申请实施例利用神经网络算法对耗差计算模型进行训练，耗差计算模型的输入为运行参数，输出为运行参数对应的耗差。得到耗差计算模型之后，将待处理运行参数输入该耗差计算模型，得到目标耗差，将目标耗差与根据耗差表查找到的运行参数对应的耗差进行对比，得到耗差偏差数值，也就是对标结果。本申请实施例利用了神经网络算法对运行参数进行耗差分析，运行参数的耗差分析无需技术人员参与，无需技术人员投入大量的工作时间，因此节省了技术人员的工作时间且对标结果不会带有个人的主观因素。附图说明本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：/n获取运行参数及所述运行参数对应的耗差；/n利用神经网络算法对耗差计算模型进行训练，其中所述耗差计算模型的输入为所述运行参数，所述耗差计算模型的输出为所述运行参数对应的耗差；/n获取待处理运行参数，向所述耗差计算模型输入所述待处理运行参数，使用所述耗差计算模型计算得到所述待处理运行参数对应的目标耗差；/n将所述目标耗差与根据耗差表查找到的所述待处理运行参数对应的耗差进行对比，得到耗差偏差数值，其中耗差表为机组的历史试验报告数据。/n

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：
获取运行参数及所述运行参数对应的耗差；
利用神经网络算法对耗差计算模型进行训练，其中所述耗差计算模型的输入为所述运行参数，所述耗差计算模型的输出为所述运行参数对应的耗差；
获取待处理运行参数，向所述耗差计算模型输入所述待处理运行参数，使用所述耗差计算模型计算得到所述待处理运行参数对应的目标耗差；
将所述目标耗差与根据耗差表查找到的所述待处理运行参数对应的耗差进行对比，得到耗差偏差数值，其中耗差表为机组的历史试验报告数据。


2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述方法还包括：
调取所述目标耗差及所述耗差偏差数值；
使用所述目标耗差及所述耗差偏差数值对耗差分析模型进行训练，以使所述耗差分析模型训练得到耗差偏差数值的第一标准范围及目标耗差的第二标准范围。


3.根据权利要求2所述的数据处理方法，其特征在于，所述使用所述目标耗差及所述耗差偏差数值对耗差分析模型进行训练之后，所述方法还包括：
获取实时运行参数，向所述耗差计算模型输入所述实时运行参数，使用所述耗差计算模型计算得到所述实时运行参数对应的目标耗差；
将所述实时运行参数对应的目标耗差与根据所述耗差表查找到的所述实时运行参数对应的耗差进行对比，得到所述实时运行参数对应的耗差偏差数值；
向所述耗差分析模型输入所述实时运行参数对应的目标耗差及所述实时运行参数对应的耗差偏差数值，得到所述耗差分析模型判断所述实时运行参数对应的目标耗差是否在所述第二标准范围内的判断结果，以及所述耗差分析模型判断所述实时运行参数对应的耗差偏差数值是否在所述第一标准范围内的判断结果。


4.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述获取运行参数及所述运行参数对应的耗差之后，所述方法还包括：
判断所述运行参数是否在预设范围内；
若所述运行参数中的一个或多个在所述预设范围内，则将在所述预设范围内的运行参数确定为所述耗差计算模型的训练数据。


5.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述获取运行参数及所述运行参数对应的耗差之后，所述方法还包括：
剔除所述运行参数中数据超限或死值的运行参数。


6.一种数据处理系统，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取运行参数及所述运行参数对应的耗差；
训练单元，用于利用神经网络算法对耗差计算模型进行训练，其中所述耗差计算模型的输入为所述运行参数，所述耗差计算模型的输出为所述运行参数对应的耗差；
计算单元，用于获取待处理运行参数，向所述耗差计算模型输入所述待处理运行参数，使用所述耗差计算模型计算得到所述待处理运行参数对应的目标耗差；
对比单元，用于将所述目标耗差与根据耗差表...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾广斌，王晓泉，徐同博，王鑫，闻军，陈世和，张含智，袁雪峰，马成龙，聂怀志，卫平宝，陈建华，李晓静，姜利辉，
申请(专利权)人：华润电力技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44