脱硫系统浆液品质在线分类评价方法、系统及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种脱硫系统浆液品质在线分类评价方法、系统及装置，所述方法包括：采集脱硫系统相关参数的历史运行数据及对应的浆液品质评价标签，得到原始数据样本D，并进行数据清洗；以稳态判定条件进行稳态筛选，并进行标准化预处理；采用局部保留投影LPP算法对将量纲标准化样本BD进行降维处理，并采用凝聚k‑means聚类方法对降维后样本JD进行模式聚类与识别，对聚类结果进行分析，得到浆液品质分类评价库N；获取脱硫系统相关参数的新样本S，加入稳态运行数据样本集SD进行迭代计算，得到量纲标准化样本BDS以及降维后的样本JDS，并对样本JDS进行模式聚类，与分类评价库中N的典型样本标签进行比较，得到新样本S的评价类别。

【技术实现步骤摘要】
脱硫系统浆液品质在线分类评价方法、系统及装置
本专利技术涉及电站脱硫
，尤其是涉及一种脱硫系统浆液品质在线分类评价方法、系统及装置。
技术介绍
在现有技术中，湿法脱硫系统是目前电站应用最广的一种脱硫系统，而石灰石-石膏湿法烟气脱硫技术在湿法烟气脱硫中又占主导地位，其主要工艺流程为烟气通过增压风机升压后从底部进入吸收塔，自下而上流经吸收塔至烟囱，而石灰石浆液由浆液循环泵输送至喷淋层，通过喷嘴从上而下喷落与脱硫烟气进行逆流接触并发生脱硫反应，反应生成物CaSO3进入脱硫塔底部的浆液池，被氧化风机鼓入的空气强制氧化，生成CaSO4，最终生成石膏排出。浆液品质是整个脱硫工艺完成的基础，要使整个系统持续稳定运行，必须要保证浆液具有良好的品质。然而吸收塔内浆液的化学成分极其复杂，浆液品质恶化是经常发生的问题。当浆液品质恶化后，不但使浆液pH值变得难以控制，还会造成系统的脱硫效率降低，同时还会导致脱硫系统的副产品石膏脱水困难和质量不达标等问题。此外，浆液品质的恶化很可能会造成浆液循环泵滤网以及喷嘴堵塞，使得整个管路的通流阻力增大，并且恶化的浆液对浆液循环泵内壳和叶轮的冲击、磨损和腐蚀作用也会加重，使其他设备的寿命缩短，因此对于浆液品质的监测十分重要。目前对于浆液品质的判断大多通过事后的化验，因此具有一定的延迟性和滞后性，因此，目前急需发展一个在线且持续的监测方法，能够对浆液品质进行实时监测和评估，对维持脱硫系统高效运行与延长相关设备工作寿命具有重要的意义。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种脱硫系统浆液品质在线分类评价方法、系统及装置，旨在解决现有技术中的上述问题。本专利技术提供一种脱硫系统浆液品质在线分类评价方法，包括：在预定时间以预定时间间隔采集脱硫系统相关参数的历史运行数据及对应的浆液品质评价标签，得到原始数据样本D，并对所述原始数据样本D进行数据清洗，得到清洗后的数据样本CD；以机组负荷和脱硫系统入口SO2浓度为稳态判定条件对所述数据样本CD进行稳态筛选，得到稳态运行数据样本集SD，并对所述稳态运行数据样本集SD进行标准化预处理，获得量纲标准化样本BD；采用局部保留投影LPP算法对将所述量纲标准化样本BD进行降维处理，得到降维后样本JD，并采用凝聚k-means聚类方法对降维后样本JD进行模式聚类与识别，对聚类结果进行分析，得到浆液品质分类评价库N；获取脱硫系统相关参数的新样本S，加入稳态运行数据样本集SD进行迭代计算，得到量纲标准化样本BDS以及降维后的样本JDS，并对样本JDS进行模式聚类，与分类评价库中N的典型样本标签进行比较，得到新样本S的评价类别。本专利技术提供一种脱硫系统浆液品质在线分类评价系统，包括：采集清洗模块，用于在预定时间以预定时间间隔采集脱硫系统相关参数的历史运行数据及对应的浆液品质评价标签，得到原始数据样本D，并对所述原始数据样本D进行数据清洗，得到清洗后的数据样本CD；筛选预处理模块，用于以机组负荷和脱硫系统入口SO2浓度为稳态判定条件对所述数据样本CD进行稳态筛选，得到稳态运行数据样本集SD，并对所述稳态运行数据样本集SD进行标准化预处理，获得量纲标准化样本BD；计算分析模块，用于采用局部保留投影LPP算法对将所述量纲标准化样本BD进行降维处理，得到降维后样本JD，并采用凝聚k-means聚类方法对降维后样本JD进行模式聚类与识别，对聚类结果进行分析，得到浆液品质分类评价库N；对比模块，用于获取脱硫系统相关参数的新样本S，加入稳态运行数据样本集SD进行迭代计算，得到量纲标准化样本BDS以及降维后的样本JDS，并对样本JDS进行模式聚类，与分类评价库中N的典型样本标签进行比较，得到新样本S的评价类别。本专利技术实施例还提供一种脱硫系统浆液品质在线分类评价装置，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上述脱硫系统浆液品质在线分类评价方法的步骤。本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，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上述脱硫系统浆液品质在线分类评价方法的步骤。采用本专利技术实施例，基于算法的在线分类评价方法，无需额外的硬件设备，此外，本专利技术实施例的技术方案基于运行数据、融合多种算法的脱硫系统浆液品质在线评价方法，包括了数据清洗、稳态筛选、数据标准化、降维处理以及混合聚类等操作，分类评价的精度较高。上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本专利技术的具体实施方式。附图说明为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例的脱硫系统浆液品质在线分类评价方法的流程图；图2是本专利技术实施例的融合LPP降维算法和凝聚k-means算法的脱硫系统浆液品质在线评价方法的详细流程图；图3是本专利技术实施例的脱硫系统浆液品质在线分类评价系统的示意图；图4是本专利技术实施例的脱硫系统浆液品质在线分类评价装置的示意图。具体实施方式为了解决现有技术中的问题，本专利技术实施例提供了一种融合LPP降维算法和凝聚k-means算法的脱硫系统浆液品质在线评价方法、系统及装置，其中，该方法依赖火电机组脱硫系统运行的历史数据和浆液化验的离散历史数据对浆液品质进行聚类分析和品质评判。首先采集机组运行数据库中机组负荷、脱硫系统入口SO2浓度、浆液密度、浆液pH值、液气比、脱硫量、吸收塔液位、浆液循环泵泵前压力和浆液循环泵电流等历史运行数据以及对应的浆液化验的离散历史数据，以机组负荷和脱硫系统入口SO2浓度为筛选条件对历史数据集进行稳态筛选得到稳态运行数据，对稳态数据进行标准化的数据预处理。将标准化处理后的稳态运行数据通过局部保留投影方法投射到低维子空间中，在剔除噪声、提高计算效率的同时保留局部结构。接着，在LPP子空间中，结合传统的分层和非分层聚类算法的优点，使用凝聚k-means算法，对浆液品质过程数据与浆液化验离散数据进行聚类分析，得到浆液品质分类评价库；进行在线评价时，对在线获取的新样本进行迭代计算分类，并与分类评价库中的典型样本标签进行比较，得到新样本的评价类别。下面将结合实施例对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。在本专利技术的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种脱硫系统浆液品质在线分类评价方法，其特征在于，包括：/n在预定时间以预定时间间隔采集脱硫系统相关参数的历史运行数据及对应的浆液品质评价标签，得到原始数据样本D，并对所述原始数据样本D进行数据清洗，得到清洗后的数据样本CD；/n以机组负荷和脱硫系统入口SO

【技术特征摘要】
1.一种脱硫系统浆液品质在线分类评价方法，其特征在于，包括：
在预定时间以预定时间间隔采集脱硫系统相关参数的历史运行数据及对应的浆液品质评价标签，得到原始数据样本D，并对所述原始数据样本D进行数据清洗，得到清洗后的数据样本CD；
以机组负荷和脱硫系统入口SO2浓度为稳态判定条件对所述数据样本CD进行稳态筛选，得到稳态运行数据样本集SD，并对所述稳态运行数据样本集SD进行标准化预处理，获得量纲标准化样本BD；
采用局部保留投影LPP算法对将所述量纲标准化样本BD进行降维处理，得到降维后样本JD，并采用凝聚k-means聚类方法对降维后样本JD进行模式聚类与识别，对聚类结果进行分析，得到浆液品质分类评价库N；
获取脱硫系统相关参数的新样本S，加入稳态运行数据样本集SD进行迭代计算，得到量纲标准化样本BDS以及降维后的样本JDS，并对样本JDS进行模式聚类，与分类评价库中N的典型样本标签进行比较，得到新样本S的评价类别。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在预定时间以预定时间间隔采集脱硫系统相关参数的历史运行数据及对应的浆液品质评价标签，得到原始数据样本D具体包括：
在预定时间以预定时间间隔从机组SIS数据库和浆液化验数据库中采集脱硫系统相关参数的历史运行数据及对应的浆液品质评价标签，得到原始数据样本D，其中，所述脱硫系统相关参数具体包括以下至少之一：机组负荷、脱硫系统入口SO2浓度、浆液密度、浆液pH值、液气比、脱硫量、吸收塔液位、浆液循环泵泵前压力和浆液循环泵电流；所述预定时间包括：换浆前后十天；所述预定时间间隔包括：1分钟。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述原始数据样本D进行数据清洗，得到清洗后的数据样本CD具体包括：
采用iforest孤立点检测算法过滤原始样本D中包含死值以及离群值的样本，其中，死值数据由机组停机或者数据传输通道故障所产生，离群值由设备故障或者传感器故障所产生。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，以机组负荷和脱硫系统入口SO2浓度为稳态判定条件对所述数据样本CD进行稳态筛选，得到稳态运行数据样本集SD，并对所述稳态运行数据样本集SD进行标准化预处理，获得量纲标准化样本BD具体包括：
以机组负荷和脱硫系统入口SO2浓度为稳态判定条件对所述数据样本CD进行稳态筛选，其中，进行稳态筛选时的判定条件为：10min内机组负荷波动幅度不超过10MW、脱硫系统入口SO2浓度波动幅度不超过25mg/m3；
采用z-sorce标准化方法对数据进行标准化预处理，获得量纲标准化样本BD。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用局部保留投影LPP算法对将所述量纲标准化样本BD进行降维处理具体包括：
采用局部保留投影LPP算法对将所述量纲标准化样本BD进行降维处理，从9维降至4维。


6.一种脱硫系统...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁照威，王海杰，孟磊，谷小兵，司风琪，曹书涛，于志成，江澄宇，杨大洲，杜明生，李玉宇，宁翔，
申请(专利权)人：大唐环境产业集团股份有限公司，东南大学，
类型：发明
国别省市：北京;11