[發明專利]一種循環水運行狀態的數據識別方法

在審

• 申請號: 202211319098.8
• 申請日: 2022-10-26
• 公開（公告）號: CN115758189A
• 公開（公告）日: 2023-03-07
• 發明（設計）人: 張強;徐文文;陳剛;李永克;高翔;丁兆亮;劉國棟;宿應明
• 申請（專利權）人: 山東藍想環境科技股份有限公司
• 主分類號: G06F18/23213
• 分類號: G06F18/23213;G06F18/2411;G06Q50/06
• 代理公司: 山東華君知識產權代理有限公司 37300
• 代理人: 程靜靜

本申請公開了一種循環水運行狀態的數據識別方法，包括以下步驟：步驟一、采集現場相關運行數據組成原始數據集；步驟二、對數據進行預處理；步驟三、根據知識庫結合實際情況選取具有代表性的指標量；步驟四、指標量選好之后，進行k?means聚類，將聚類對象指標量聚類為不同的分布簇并標記，不同的簇表示不同的狀態；步驟五、建立可優化權重的多核支持向量機分類預測模型,將聚類的選取的狀態量以及聚類分布簇信息作為訓練值代入構建的狀態指標量預測模型進行訓練，獲取穩定的預測模型。

技術領域

本發明涉及一種循環水運行狀態的數據識別方法，具體涉及一種基于數據挖掘的數據模式識別方法。

背景技術

工業循環水系統是化工、石油、冶金和紡織等行業的關鍵子系統，更是其水耗和能耗的主要來源，提高工業循環水系統的節水、節能效率對化工、石油等關鍵行業有重要的理論意義和工程應用價值。而工業循環水系統狀態識別是提高系統節水、節能的第一步。

隨著企業的數字化建設，已經積累了大量的反映設備和系統運行特性的數據，這些數據是設備間關聯關系的映射，充分利用這些數據并揭示其隱含的規律是實現工業循環水系統狀態識別與優化的關鍵。

發明內容

本發明要解決的技術問題是針對以上不足，提供一種循環水運行狀態的數據識別方法，解決了工業循環水重復利用效率低、節水節能效率低的問題，采用數據挖掘的方式來實現工業循環水系統運行狀態的識別，充分利用了循環水系統運行過程中產生的數據，數據是歷史運行過程的直接映射，故該方法在狀態識別方面具有較高的準確性。

為解決以上技術問題，本發明采用以下技術方案：

一種循環水運行狀態的數據識別方法，包括以下步驟：

步驟一、采集現場相關運行數據組成原始數據集；

步驟二、對數據進行預處理；

步驟三、根據知識庫結合實際情況選取具有代表性的指標量；

步驟四、指標量選好之后，進行k-means聚類，將聚類對象指標量聚類為不同的分布簇并標記，不同的簇表示不同的狀態；

步驟五、建立可優化權重的多核支持向量機分類預測模型,將聚類的選取的狀態量以及聚類分布簇信息作為訓練值代入構建的狀態指標量預測模型進行訓練，獲取穩定的預測模型。

進一步的，所述步驟一中收集循環水系統運行過程中所產生的設備運行數據、過程數據、環境數據、水質數據組成原始數據集，其中每一列數據代表一個量。

進一步的，所述步驟二中數據預處理包括缺失數據處理和數據標準化；

缺失數據處理是對由數據采集器故障或其他原因導致的部分數據缺失進行均值補全或刪除；

數據標準化是為了消除不同量級的數據對不同屬性數據產生的影響以及使數據適應某些算法，對數據進行標準化，標準化采用min-max歸一化，將數據轉換成統一的特征范圍；

所述數據標準化采用min-max歸一化，可表示為式（1）：

式（1）；

式中：—原始樣本數據被歸一化映射到[0,1]的值；—原始樣本數據；—樣本數據的最大值；—樣本數據的最小值。

進一步的，所述步驟三中根據知識庫以及設備情況，選取能夠表示循環水系統運行狀態的指標記為狀態指標量，運用數據相關性分析和重要特征排名對預處理后的原始數據集進行處理，找出與狀態指標量有較強相關性的指標量記為控制指標量。

進一步的，所述數據相關性分析就是挖掘數據與數據之間關系的手段，可以分析對象與對象之間的依存關系、相關程度或者二者的影響程度，狀態指標量和控制指標量之間為線性關系，利用皮爾遜相關系數γ來表述二者之間關系的程度，其定義如式（2）所示：

式（2）；

式中：—第i個樣本；—樣本的均值；—為第i個樣本；—為樣本的均值；