[发明专利]脱硫系统浆液品质在线分类评价方法、系统及装置

权利要求书

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，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：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。