【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于水处理，具体涉及一种基于多模态预测的冬季室外树脂输送控制方法及系统。
技术介绍
1、在北方极寒地区，面对冬季长期且深重的低温挑战，树脂输送管道系统的稳定运行成为了保障工业生产连续性和经济性的关键环节。当室外温度骤降至-10℃乃至更低至-30℃时，低温环境对树脂输送管道构成了严峻考验。除了直接导致管道内树脂冻结、阻塞流动路径外，冻结过程还可能引发管道材质的脆化、膨胀甚至破裂，进一步加剧系统故障的复杂性和修复难度。树脂一旦在管道中冻结，不仅切断了精处理高速混床与再生系统之间的关键链接，导致整个处理流程的中断，影响生产效率，而且解冻后的树脂由于物理结构的变化，其吸附性能、分离效率等关键指标可能大幅下降，甚至无法满足工艺要求，从而被迫提前退出使用周期，增加了树脂的无效损耗。
2、此外，由于缺乏科学有效的监控与预测手段，树脂输送过程的管理往往依赖于经验判断和操作人员的即时反应，这种模式下，决策的主观性和随机性较高，难以准确把握最佳输送时机和条件，无形中放大了人为因素对系统稳定性的影响。频繁的人为干预和错误判断不仅加剧了树脂的损耗，还可能导致其他关联设备的过度磨损和故障，形成连锁反应，增加整体维护成本和停机时间。
3、在极端天气条件下，特别是面对北方严寒或极端低温环境，现有长距离输送伴热装置面临着更为严峻的挑战。这些问题不仅影响了管道内流体的正常流动和工艺效率，还可能对设备造成不可逆的损害，增加维护成本和安全隐患。首先，响应速度慢和启动时间长是这些伴热装置普遍存在的问题。在极端低温下，管道和流体的温度迅
4、其次，温场不均也是一个亟待解决的问题。长距离输送管道由于长度大、环境条件复杂多变，容易出现局部温度差异过大的情况。为了解决这个问题，传统方法是通过增加多点温度传感器来实时监测管道各点的温度，并据此调整伴热功率以达到均匀加热的目的。然而，这种方法不仅增加了系统的复杂性和经济成本，还可能由于传感器本身的精度限制和安装位置的选择不当，导致温度监测不准确，进而影响伴热效果的判断和调整。
5、最后，环境温度的剧烈变化对测温精度的影响也不容忽视。在极端天气下，环境温度可能在短时间内发生大幅度波动，这种波动会直接影响温度传感器的工作稳定性和测量精度。如果测温系统不能有效应对这种变化，就可能导致温度读数失真，进而误导伴热系统的控制策略，使管道面临过热或欠热的风险。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服上述问题，提供一种基于多模态预测的冬季室外树脂输送控制方法及系统，能够通过智能化分析与控制，防止树脂被冻住而发生损坏问题，同时根据温度信号反馈电伴热带启动，有效节省伴热带消耗，实现节能减排。
2、为了达到上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
3、本专利技术提供一种基于多模态预测的冬季室外树脂输送控制方法，包括以下步骤：
4、获取实时温度数据；
5、收集对应时间段的天气预报数据，得到实时温度数据和天气预报数据的差异；
6、建立深度神经网络模型，基于实时温度数据和天气预报数据的差异对深度神经网络模型进行训练，获取未来温度变化的预测值；
7、根据未来温度变化的预测值优化pid控制器参数，实现输送管道的温度控制；
8、基于树脂再生要求，通过pid控制器控制输送管道的温度，进行树脂输送的暂停决策和温度提升与再生决策。
9、本专利技术进一步的改进在于，所述获取实时温度数据的方法为，在室外树脂输送管道安装环境温度传感器和管道内温度传感器，将收集到的温度数据存储在数据库中，其中温度传感器能够精确测量-50℃至100℃范围内的温度。
10、本专利技术进一步的改进在于，所述实时温度数据和天气预报数据的差异δt的计算方法为：
11、δt＝t2-t1 公式1
12、其中，t2为与已安装传感器相同时间段的天气预报数据，t1为温度传感器收集的温度数据，包括日期、时间、温度值以及相应的传感器位置；
13、设计动态权重分布，便于利用和学习差异值较大的样本，温度动态权重分布ω为：
14、
15、其中，ω1、ω2和ω3为实时温度数据和天气预报数据差异的数据权重。
16、本专利技术进一步的改进在于，所述神经网络模型的结构包括输入层、隐藏层和输出层，其中输入层输入的数据包括时间特征、历史气温数据、气象特征和天气预报差异；隐藏层包括两个长短期记忆网络(lstm)和两个全连接层(fc)；输出层采用单个神经元和线性激活函数，以预测下一个时间点的温度。
17、本专利技术进一步的改进在于，所述pid控制器实现输送管道温度控制的公式如下：
18、
19、其中，u(t)是pid控制器的输出，kp是比例增益，ki是积分增益，kd是微分增益，e(t)是设定温度与实际温度之差。
20、本专利技术进一步的改进在于，所述进行树脂输送的暂停决策和温度提升与再生决策的方法为：
21、设定温度的最高阈值tmax和最低阈值tmin，作为决策的参考点；
22、将实时温度数据和未来温度变化的预测值与阈值相比较，进行决策的制定。
23、本专利技术进一步的改进在于，所述基于树脂再生要求，制定的决策为：
24、当实时温度数据或未来温度变化的预测值低于最低阈值时，暂停树脂输送过程；
25、当实时温度数据或未来温度变化的预测值低于最低阈值，且必须进行树脂输送时，采用pid控制器将输送管道温度提升至阈值范围内，自动启动树脂输送过程。
26、一种基于多模态预测的冬季室外树脂输送控制系统，包括以下模块：
27、数据采集模块，用于获取实时温度数据；
28、差异训练模块，用于收集对应时间段的天气预报数据，得到实时温度数据和天气预报数据的差异；
29、模型训练模块，用于建立深度神经网络模型，基于实时温度数据和天气预报数据的差异对深度神经网络模型进行训练，获取未来温度变化的预测值；
30、温度控制模块，用于根据未来温度变化的预测值优化pid控制器参数，实现输送管道的温度控制；
31、决策与执行模块，用于基于树脂再生要求，通过pid控制器控制输送管道的温度，进行树脂输送的暂停决策和温度提升与再生决策。
32、一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述基于多模态预测的冬季室外树脂输送控制方法的步骤。
33、一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于多模态预测的冬季室外树脂输送控制方法的步骤本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于多模态预测的冬季室外树脂输送控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于多模态预测的冬季室外树脂输送控制方法，其特征在于，所述获取实时温度数据的方法为，在室外树脂输送管道安装环境温度传感器和管道内温度传感器，将收集到的温度数据存储在数据库中，其中温度传感器能够精确测量-50℃至100℃范围内的温度。
3.根据权利要求1所述的一种基于多模态预测的冬季室外树脂输送控制方法，其特征在于，所述实时温度数据和天气预报数据的差异ΔT的计算方法为：
4.根据权利要求1所述的一种基于多模态预测的冬季室外树脂输送控制方法，其特征在于，所述神经网络模型的结构包括输入层、隐藏层和输出层，其中输入层输入的数据包括时间特征、历史气温数据、气象特征和天气预报差异；隐藏层包括两个长短期记忆网络(LSTM)和两个全连接层(FC)；输出层采用单个神经元和线性激活函数，以预测下一个时间点的温度。
5.根据权利要求1所述的一种基于多模态预测的冬季室外树脂输送控制方法，其特征在于，所述PID控制器实现输送管道温度控制的公式如下：>
6.根据权利要求1所述的一种基于多模态预测的冬季室外树脂输送控制方法，其特征在于，所述进行树脂输送的暂停决策和温度提升与再生决策的方法为：
7.根据权利要求6所述的一种基于多模态预测的冬季室外树脂输送控制方法，其特征在于，所述基于树脂再生要求，制定的决策为：
8.一种基于多模态预测的冬季室外树脂输送控制系统，其特征在于，包括以下模块：
9.一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的基于多模态预测的冬季室外树脂输送控制方法的步骤。
10.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的基于多模态预测的冬季室外树脂输送控制方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于多模态预测的冬季室外树脂输送控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于多模态预测的冬季室外树脂输送控制方法，其特征在于，所述获取实时温度数据的方法为，在室外树脂输送管道安装环境温度传感器和管道内温度传感器，将收集到的温度数据存储在数据库中，其中温度传感器能够精确测量-50℃至100℃范围内的温度。
3.根据权利要求1所述的一种基于多模态预测的冬季室外树脂输送控制方法，其特征在于，所述实时温度数据和天气预报数据的差异δt的计算方法为：
4.根据权利要求1所述的一种基于多模态预测的冬季室外树脂输送控制方法，其特征在于，所述神经网络模型的结构包括输入层、隐藏层和输出层，其中输入层输入的数据包括时间特征、历史气温数据、气象特征和天气预报差异；隐藏层包括两个长短期记忆网络(lstm)和两个全连接层(fc)；输出层采用单个神经元和线性激活函数，以预测下一个时间点的温度。
5.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：王霄，卢刚，田文华，刘强，纪皓翔，郭渊博，王卫，拓凯，
申请(专利权)人：华能国际电力股份有限公司大连电厂，
类型：发明
国别省市：
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