本发明专利技术涉及数据处理技术领域，提供了一种基于温度变化的火电站炉管损耗评估方法及系统，所述方法包括：对目标炉管进行划分，获得多个炉管区段；获取预设时间范围，结合多个时间节点，获得多个温度参数集合，进行异常温度参数的识别和去除，获得多个筛选温度参数集合，构建时空温度场，构建炉管损耗预测模型，获得输入数据，输入炉管损耗预测模型，获得目标炉管损耗预测结果，达到阈值时进行预警，解决了火电站炉管温度检测与场景适配度低，无法准确评估炉管损耗的技术问题，实现了基于火电站炉管应用场景，搭建时间和空间关联的炉管温度场，提高炉管损耗评估与炉管损耗场景适配度，进行炉管损耗预测，全方位提升损耗评估准确度的技术效果。的技术效果。的技术效果。
【技术实现步骤摘要】
一种基于温度变化的火电站炉管损耗评估方法及系统
[0001]本专利技术涉及数据处理相关
，具体涉及一种基于温度变化的火电站炉管损耗评估方法及系统。
技术介绍
[0002]火电站的三大主要设备是锅炉、汽轮机和发电机，发电离不开锅炉，锅炉内包括省煤器、水冷壁、过热器、再热器，火电站炉管连通锅炉内部的省煤器、水冷壁、过热器、再热器等相关设备，火电站炉管只要有一根管发生泄漏，电力生产就无法正常进行。
[0003]由此，需要对火电站炉管进行炉管泄露事故的预警，常见的，专业检验人员采用定期维检的方式，进行火电站炉管泄露检测，但火电站炉管的排管分布之间的距离存在限制，专业检验人员难以对火电站炉管进行全方位彻底的维检，维检质量不高，容易发生炉管泄露安全隐患。
[0004]综上可知，亟需构建基于构建温度场，且符合火电站炉管场景的损耗评估方法，进行火电站炉管损耗精准评估，为提前进行泄露事故预警，及时排除泄露存在泄露风险提供支持。
[0005]综上所述，现有技术中存在火电站炉管温度检测与场景适配度低，无法准确评估炉管损耗的技术问题。
技术实现思路
[0006]本申请通过提供了一种基于温度变化的火电站炉管损耗评估方法及系统，旨在解决现有技术中火电站炉管温度检测与场景适配度低，无法准确评估炉管损耗的技术问题。
[0007]鉴于上述问题，本申请实施例提供了一种基于温度变化的火电站炉管损耗评估方法及系统。
[0008]本申请公开的第一个方面，提供了一种基于温度变化的火电站炉管损耗评估方法，其中，所述方法包括：对目标火电站内的目标炉管进行划分，获得多个炉管区段；获取预设时间范围，其中，所述预设时间范围包括多个时间节点；基于所述预设时间范围和所述多个时间节点，采集所述多个炉管区段的温度参数，获得多个温度参数集合；在所述多个温度参数集合内，进行异常温度参数的识别和去除，获得多个筛选温度参数集合；采用所述多个筛选温度参数集合，构建所述目标炉管在所述预设时间范围内的时空温度场；基于所述时空温度场，构建用于预测所述多个炉管区段使用损耗的炉管损耗预测模型，其中，所述炉管损耗预测模型包括温度持续时间预测模块和冷热循环次数预测模块；根据所述时空温度场，获得输入数据，将所述输入数据输入所述炉管损耗预测模型，获得目标炉管损耗预测结果，在所述目标炉管损耗预测结果达到阈值时进行预警。
[0009]本申请公开的另一个方面，提供了一种基于温度变化的火电站炉管损耗评估系统，其中，所述方法包括：炉管区段获得模块，用于对目标火电站内的目标炉管进行划分，获得多个炉管区段；时间范围获取模块，用于获取预设时间范围，其中，所述预设时间范围包
括多个时间节点；温度参数采集模块，用于基于所述预设时间范围和所述多个时间节点，采集所述多个炉管区段的温度参数，获得多个温度参数集合；识别与去除模块，用于在所述多个温度参数集合内，进行异常温度参数的识别和去除，获得多个筛选温度参数集合；温度场构建模块，用于采用所述多个筛选温度参数集合，构建所述目标炉管在所述预设时间范围内的时空温度场；预测模型构建模块，用于基于所述时空温度场，构建用于预测所述多个炉管区段使用损耗的炉管损耗预测模型，其中，所述炉管损耗预测模型包括温度持续时间预测模块和冷热循环次数预测模块；预测结果获得模块，用于根据所述时空温度场，获得输入数据，将所述输入数据输入所述炉管损耗预测模型，获得目标炉管损耗预测结果，在所述目标炉管损耗预测结果达到阈值时进行预警。
[0010]本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：由于采用了对目标火电站内的目标炉管进行划分，获得多个炉管区段；获取预设时间范围，结合多个时间节点，采集多个炉管区段的温度参数，获得多个温度参数集合，进行异常温度参数的识别和去除，获得多个筛选温度参数集合，构建目标炉管在预设时间范围内的时空温度场，构建用于预测多个炉管区段使用损耗的炉管损耗预测模型；获得输入数据，输入炉管损耗预测模型，获得目标炉管损耗预测结果，达到阈值时进行预警的技术方案，实现了基于火电站炉管应用场景，搭建时间和空间关联的炉管温度场，提高炉管损耗评估与炉管损耗场景适配度，进行炉管损耗预测，全方位提升损耗评估准确度的技术效果。
[0011]上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
[0012]图1为本申请实施例提供了一种基于温度变化的火电站炉管损耗评估方法可能的流程示意图；图2为本申请实施例提供了一种基于温度变化的火电站炉管损耗评估方法中获得多个筛选温度参数集合可能的流程示意图；图3为本申请实施例提供了一种基于温度变化的火电站炉管损耗评估方法中构建时空温度场可能的流程示意图；图4为本申请实施例提供了一种基于温度变化的火电站炉管损耗评估系统可能的结构示意图。
[0013]附图标记说明：炉管区段获得模块100，时间范围获取模块200，温度参数采集模块300，识别与去除模块400，温度场构建模块500，预测模型构建模块600，预测结果获得模块700。
具体实施方式
[0014]本申请提供的技术方案总体思路如下：本申请实施例提供了针对火电厂炉管泄漏事故等其他风险事故，构建火电站炉管时空温度场（火电站炉管运行过程，炉管温度场在时间和空间存在一定规律），对检测所得异常温度参数剔除，通过电站炉管时空温度场，进行预测预警管理，维护火电站炉管的运行
稳定性。
[0015]在介绍了本申请基本原理后，下面将结合说明书附图来具体介绍本申请的各种非限制性的实施方式。
[0016]实施例一如图1所示，本申请实施例提供了一种基于温度变化的火电站炉管损耗评估方法，其中，所述方法包括：S10：对目标火电站内的目标炉管进行划分，获得多个炉管区段；步骤S10包括步骤：S11：获取所述目标火电站内的多个炉管功能；S12：按照所述多个炉管功能，对所述目标炉管进行划分，获得多个炉管区段。
[0017]具体而言，所述目标火电站中包括多路炉管，所述目标炉管为时空温度场所对应的炉管，所述目标火电站内不同区域的目标炉管与炉管的功能（炉管功能例如加热炉管、连接炉管等）相对应；按照所述多个炉管功能，对所述目标炉管进行划分，获取多个炉管区段，所述炉管区段包括但不限于加热炉管区段、连接炉管区段，对所述目标火电站内的目标炉管进行划分，为后续进行数据处理提供基础。
[0018]S20：获取预设时间范围，其中，所述预设时间范围包括多个时间节点；S30：基于所述预设时间范围和所述多个时间节点，采集所述多个炉管区段的温度参数，获得多个温度参数集合；S40：在所述多个温度参数集合内，进行异常温度参数的识别和去除，获得多个筛选温度参数集合；具体而言，所述预设时间范围为一预设参数，预设时间范围为一时间段，所述预设时间范围包括多个时间节点，所述多个时间节点两两一组，每一组时间节点对应的节点本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于温度变化的火电站炉管损耗评估方法，其特征在于，所述方法包括：对目标火电站内的目标炉管进行划分，获得多个炉管区段；获取预设时间范围，其中，所述预设时间范围包括多个时间节点；基于所述预设时间范围和所述多个时间节点，采集所述多个炉管区段的温度参数，获得多个温度参数集合；在所述多个温度参数集合内，进行异常温度参数的识别和去除，获得多个筛选温度参数集合；采用所述多个筛选温度参数集合，构建所述目标炉管在所述预设时间范围内的时空温度场；基于所述时空温度场，构建用于预测所述多个炉管区段使用损耗的炉管损耗预测模型，其中，所述炉管损耗预测模型包括温度持续时间预测模块和冷热循环次数预测模块；根据所述时空温度场，获得输入数据，将所述输入数据输入所述炉管损耗预测模型，获得目标炉管损耗预测结果，在所述目标炉管损耗预测结果达到阈值时进行预警。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对目标火电站内的目标炉管进行划分，获得多个炉管区段，包括：获取所述目标火电站内的多个炉管功能；按照所述多个炉管功能，对所述目标炉管进行划分，获得多个炉管区段。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述多个温度参数集合内，进行异常温度参数的识别和去除，包括：基于第一炉管区段对应的第一温度参数集合，构建第一异常温度参数识别模型，其中，所述第一炉管区段和第一温度参数集合分别属于所述多个炉管区段和所述多个温度参数集合内；将所述第一温度参数集合输入所述第一异常温度参数识别模型，获得第一异常温度参数集合；将所述第一异常温度参数集合从所述第一温度参数集合内去除，获得第一筛选温度参数集合；构建其他多个炉管区段的多个异常温度参数识别模型，进行异常温度参数的识别和去除，获得所述多个筛选温度参数集合。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于第一炉管区段对应的第一温度参数集合，构建第一异常温度参数识别模型，包括：采集所述第一炉管区段在历史时间内多个时间节点的温度参数，获得第一历史温度参数集合；对所述历史温度参数集合内的异常温度参数进行识别和标记，获得第一历史异常温度参数集合；从所述第一历史温度参数集合内随机选择一历史温度参数，构建所述第一异常温度参数识别模型的一层划分节点；再次从所述第一历史温度参数集合内随机选择一历史温度参数，构建所述第一异常温度参数识别模型的二层划分节点；继续构建所述第一异常温度参数识别模型的多层划分节点；
根据所述第一历史温度参数集合和所述第一历史异常温度参数集合，计算获得异常比例信息；根据所述异常比例信息，在所述多层划分节点内设置获得异常温度参数输出节点；根据所述异常温度参数输出节点和所述多层划分节点，获得所述第一异常温度参数识别模型。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用所述多个筛选温度参数集合，构建所述目标炉管在所述预设时间范围内的时空温度场，包括：基于知识网络，根据所述多个炉管区段，获得多个索引信息；根据所述多个时间节点，获得第一属性和多个第一属性值；根据所述多个筛选温度参数集合，获得第二属性和多个第二属性值；基于所述多个索引信息...
【专利技术属性】
技术研发人员：彭雨轩，陈海涛，信晶，刘丛娟，刘志勇，石闻涛，
申请(专利权)人：北京博数智源人工智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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