[发明专利]脱硫系统多源异构数据特征提取方法及装置

说明书

本发明公开了一种脱硫系统多源异构数据特征提取方法及装置，所述方法包括：获取包括一维时序数据以及二维图像数据的脱硫系统多源异构数据；建立1D‑CNN多源异构数据提取模型和2D‑CNN多源异构数据提取模型，其中，所述1D‑CNN多源异构数据提取模型用于进行脱硫系统一维时序数据的处理，所述2D‑CNN多源异构数据提取模型用于处理脱硫系统的二维图像数据；基于所述1D‑CNN多源异构数据提取模型和2D‑CNN多源异构数据提取模型，对脱硫系统种的所述多源异构数据进行特征提取，得到同构类型数据，并采用主成分分析方法融合新的同构类型数据，得到新的相同结构的融合特征。本发明能够从多个角度表征脱硫系统的运行情况，提高了数据建模的精度。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其是涉及一种脱硫系统多源异构数据特征提取方法及装置。

背景技术

随着国家一系列政策和法规的颁布，燃煤电厂的大气污染物排放已纳入严格监管，各电厂陆续开展了烟气超低排放改造。二氧化硫作为电厂产生的污染源之一，其控制效果对环境质量至关重要。石灰石-石膏湿法脱硫技术作为当前最有效和应用最广的SO₂排放控制技术，成为我国燃煤电厂最主要的烟气脱硫技术。

为了摸清脱硫系统的运行状况，脱硫系统建模方法成为当前的选择。目前主要由机理建模和数据驱动建模，前者主要根据脱硫系统反应的机理建立，但因脱硫系统反应过程较为复杂，很难建立较为准确的模型。为此，数据驱动建模成为众多学者的选择。然而对于脱硫系统而言，其底层的数据源较多，数据之间存在较为明显的异构特征，如何将脱硫系统这些多源、异构的数据充分利用起来，提高脱硫系统建模的精度是当前面临的问题。

因此，为了建立更为精确的脱硫系统模型，建立多源异构数据的特征提取是至关重要的。

发明内容

本发明的目的在于提供一种脱硫系统多源异构数据特征提取方法及装置，旨在解决现有技术中的上述问题。

本发明提供一种脱硫系统多源异构数据特征提取方法，包括：

获取包括一维时序数据以及二维图像数据的脱硫系统多源异构数据；

建立1D-CNN多源异构数据提取模型和2D-CNN多源异构数据提取模型，其中，所述1D-CNN多源异构数据提取模型用于进行脱硫系统一维时序数据的处理，所述2D-CNN多源异构数据提取模型用于处理脱硫系统的二维图像数据；

基于所述1D-CNN多源异构数据提取模型和2D-CNN多源异构数据提取模型，对脱硫系统种的所述多源异构数据进行特征提取，得到同构类型数据，并采用主成分分析方法融合新的同构类型数据，得到新的相同结构的融合特征。

本发明提供一种脱硫系统多源异构数据特征提取装置，包括：

获取模块，用于获取包括一维时序数据以及二维图像数据的脱硫系统多源异构数据；

建立模块，用于建立1D-CNN多源异构数据提取模型和2D-CNN多源异构数据提取模型，其中，所述1D-CNN多源异构数据提取模型用于进行脱硫系统一维时序数据的处理，所述2D-CNN多源异构数据提取模型用于处理脱硫系统的二维图像数据；

融合模块，用于基于所述1D-CNN多源异构数据提取模型和2D-CNN多源异构数据提取模型，对脱硫系统种的所述多源异构数据进行特征提取，得到同构类型数据，并采用主成分分析方法融合新的同构类型数据，得到新的相同结构的融合特征。

本发明实施例还提供一种脱硫系统多源异构数据特征提取装置，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述脱硫系统多源异构数据特征提取方法的步骤。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有信息传递的实现程序，所述程序被处理器执行时实现上述脱硫系统多源异构数据特征提取方法的步骤。