[发明专利]一种烟气含氧量的预测方法及装置

说明书

本发明公开了一种烟气含氧量的预测方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备，方法包括：获取源设备的特征数据和目标设备的特征数据，源设备的特征数据为非共享数据；根据目标设备的特征数据生成的哈希表，计算源设备的特征数据相对于目标设备的数据分布；根据源设备的特征数据相对于目标设备的数据分布，确定源设备的特征数据相对于目标设备的权重；根据源设备的特征数据相对于目标设备的权重以及源设备的特征数据对应的历史烟气含量，建立回归模型和烟气含氧量之间的关系，得到烟气含氧量预测软测量模型；根据烟气含氧量预测软测量模型，预测目标设备的烟气含氧量。通过本发明提供的技术方案，将源设备的特征数据迁移到目标设备上，使得源设备和目标设备之间无需共享的特征数据，从而确保数据安全。

技术领域

本发明涉及能源技术领域，尤其涉及一种烟气含氧量的预测方法及装置。

背景技术

烟气含氧量是衡量锅炉是否安全、经济、环保运行的重要标志之一，工业生产中通常采用氧化锆对炉膛出口的烟气含氧量进行监测，然而炉膛内的环境极端复杂，经常使氧化锆测点因磨损而无法正常工作。同时，单纯的硬件测量系统无法探知炉膛出口烟气含氧量的运行变化特性。因此，寻找一种实用、可靠、准确、经济的测量含氧量的方法是很必要的。

目前，对于没有标签的待预测锅炉的预测，通过待预测锅炉和其他锅炉之间的数据共享，建立待预测锅炉的特征数据与烟气含氧量之间的映射关系，得到烟气含氧量预测模型，使用烟气含氧量预测模型实现待预测锅炉的烟气含氧量的预测。

但是，上述技术方案需要共享若干个锅炉之间的数据，因此导致若干个锅炉之间的数据安全性较低。

发明内容

本发明针对现有技术中存在的上述技术问题提供了一种烟气含氧量的预测方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备，源设备和目标设备之间无需共享的锅炉的特征数据，从而确保数据安全。

第一方面，本发明提供了一种烟气含氧量的预测方法，包括：

获取源设备的特征数据和目标设备的特征数据，所述源设备的特征数据为非共享数据；

根据所述目标设备的特征数据生成的哈希表，计算所述源设备的特征数据相对于所述目标设备的数据分布；

根据所述源设备的特征数据相对于所述目标设备的数据分布，确定所述源设备的特征数据相对于所述目标设备的权重；

根据所述源设备的特征数据相对于所述目标设备的权重以及所述源设备的特征数据对应的历史烟气含量，建立回归模型和烟气含氧量之间的关系，得到烟气含氧量预测软测量模型；

根据所述烟气含氧量预测软测量模型，预测所述目标设备的烟气含氧量。

第二方面，本发明提供了一种烟气含氧量的预测方法，包括：

数据获取模块，用于获取源设备的特征数据和目标设备的特征数据，所述源设备的特征数据为非共享数据；

分布计算模块，用于根据所述目标设备的特征数据生成的哈希表，计算所述源设备的特征数据相对于所述目标设备的数据分布；

权重确定模块，用于根据所述源设备的特征数据相对于所述目标设备的数据分布，确定所述源设备的特征数据相对于所述目标设备的权重；

模型确定模块，用于根据所述源设备的特征数据相对于所述目标设备的权重以及所述源设备的特征数据对应的历史烟气含量，建立回归模型和烟气含氧量之间的关系，得到烟气含氧量预测软测量模型；

预测模块，用于根据所述烟气含氧量预测软测量模型，预测所述目标设备的烟气含氧量。

第三方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，包括执行指令，当电子设备的处理器执行所述执行指令时，所述处理器执行如第一方面中任一所述的方法。