【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理的，尤其是涉及一种基于人工智能的电厂环保指标监测预警方法及装置。
技术介绍
1、随着全球对环境保护意识的提升和环保法规的严格执行，电厂等能源生产和转换设施面临着越来越严格的环保指标监控和排放标准，而电厂环境监测所产生的数据量巨大且复杂，这要求监测预警系统不仅要能够处理高维度的数据，还要具备高效的数据分析和处理能力，以及准确的预测和分类能力。
2、目前，相关技术提出，可以根据电厂设备的运行数据资料建立能耗计算模型，并根据模型运行效果人工设立能效评估指标，从而得到不同因素对能耗的影响规律，并针对电厂实际运行状况，提出优化控制策略，但上述方案在处理带有异常值和噪声的电厂监测数据时效果不佳，从而导致模型训练效果不理想，并且在面对复杂环保指标数据时，无法准确区分不同的环保风险等级，从而影响最终的监测和预警准确性。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种基于人工智能的电厂环保指标监测预警方法及装置，可以显著提升电厂环保指标监测预警的准确度。
<...【技术保护点】
1.一种基于人工智能的电厂环保指标监测预警方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的电厂环保指标监测预警方法，其特征在于，所述基于所述目标样本数据集合，对预设的电厂环保指标监测预警模型进行模型训练处理，确定目标监测预警模型的步骤，包括：
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的电厂环保指标监测预警方法，其特征在于，所述基于生长素调控优化的神经网络参数优化算法，对所述目标样本数据集合进行特征提取处理，确定特征集的步骤，包括：
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的电厂环保指标监测预警方法，其特征在于，所述利...
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的电厂环保指标监测预警方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的电厂环保指标监测预警方法，其特征在于，所述基于所述目标样本数据集合，对预设的电厂环保指标监测预警模型进行模型训练处理，确定目标监测预警模型的步骤，包括：
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的电厂环保指标监测预警方法，其特征在于，所述基于生长素调控优化的神经网络参数优化算法，对所述目标样本数据集合进行特征提取处理，确定特征集的步骤，包括：
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的电厂环保指标监测预警方法，其特征在于，所述利用所述基于生长素调控优化的神经网络参数优化算法，通过模拟生长素的分布和迁移机制调节神经网络参数，以对神经网络的权重和偏置进行参数优化调整处理，确定目标神经网络的步骤，包括：
5.根据权利要求2所述的基于人工智能的电厂环保指标监测预警方法，其特征在于，所述将所述目标样本数据集合和所述特征集输入至预设分类器中，在基于改进的锚点灰狼优化算法，对所述预设分类器进行分类训练，确定所述目标监测预警模型的步骤之...
【专利技术属性】
技术研发人员：李勉允，宫玉柱，周泉，崔广通，李文峰，靳锴，安文好，
申请(专利权)人：华能山东发电有限公司众泰电厂，
类型：发明
国别省市：
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