基于箱线图-知识经验双驱的脱硫预测数据预处理方法技术

本发明专利技术涉及人工智能技术领域，具体涉及基于箱线图‑知识经验双驱的脱硫预测数据预处理方法，包括以下步骤：S1，采集并清洗烟气流量、温度、pH值、电流等关键参数，验证数据类型与数值合理性；S2，构建派生特征，融合实验室与巡检数据形成多源数据；S3，设定多类异常计数器，基于箱线图检测离群值；S4，利用专家规则标注语义标签，识别工况一致性；S5，统计缺失、突变、复用次数并更新异常状态；S6，进行傅里叶降噪与Z‑score标准化处理。本发明专利技术，实现了高精度、强鲁棒性和高度智能化的脱硫数据预处理，有效提升了数据质量、系统稳定性与工程适用性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工智能，尤其涉及基于箱线图-知识经验双驱的脱硫预测数据预处理方法。

技术介绍

1、随着脱硫预测模型在燃煤电厂中的广泛应用，数据预处理作为模型构建与运行的基础环节，其重要性日益凸显，我国能源结构和电力生产方式正在加快转型，煤电机组需同时兼顾保供、调峰等任务，逐步向深度调峰和低负荷运行等复杂工况适应，在此背景下，脱硫系统的运行管理面临更高的智能化与自动化要求。

2、当前燃煤电厂的脱硫控制主要依赖人工干预和经验判断，自动化水平较低，难以有效应对运行工况的复杂性与动态变化，以石灰石-石膏湿法脱硫系统为例，其关键参数如石膏浆液ph值、烟气so2浓度等具有显著的大时滞、非线性与强耦合特性，导致传统控制策略难以实现精确建模与动态调节，同时，随着传感器部署密度的提高，系统产生的大量多源异构数据在质量、结构和时序一致性方面也存在明显不足，严重制约了预测模型的稳定性与泛化能力。

技术实现思路

1、本专利技术提供了基于箱线图-知识经验双驱的脱硫预测数据预处理方法，通过构建具备异常检测、数据修复、噪声抑制本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于箱线图-知识经验双驱的脱硫预测数据预处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于箱线图-知识经验双驱的脱硫预测数据预处理方法，其特征在于，所述S1中的数据采集及清洗包括：

3.根据权利要求2所述的基于箱线图-知识经验双驱的脱硫预测数据预处理方法，其特征在于，所述S2中的多源数据构造包括：

4.根据权利要求3所述的基于箱线图-知识经验双驱的脱硫预测数据预处理方法，其特征在于，所述S3中的箱线图检验包括：

5.根据权利要求4所述的基于箱线图-知识经验双驱的脱硫预测数据预处理方法，其特征在于，所述S31中的特征值稳定...

【技术特征摘要】

1.基于箱线图-知识经验双驱的脱硫预测数据预处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于箱线图-知识经验双驱的脱硫预测数据预处理方法，其特征在于，所述s1中的数据采集及清洗包括：

3.根据权利要求2所述的基于箱线图-知识经验双驱的脱硫预测数据预处理方法，其特征在于，所述s2中的多源数据构造包括：

4.根据权利要求3所述的基于箱线图-知识经验双驱的脱硫预测数据预处理方法，其特征在于，所述s3中的箱线图检验包括：

5.根据权利要求4所述的基于箱线图-知识经验双驱的脱硫预测数据预处理方法，其特征在于，所述s31中的特征值稳定性检测包括：

6.根据权利要求5所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭伟伟，张卫星，顾科然，李鹏，陈春亮，孙国威，袁博，於万成，
申请(专利权)人：南京英利菲数智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：