[发明专利]一种化工企业能耗诊断分析方法

权利要求书

1.一种化工企业能耗诊断分析方法，其特征在于:包括，

通过数据库获取各项工艺参数的数据集；

利用基于高斯分布的3σ模型确定能耗目标量的异常阈值，并以此确定能耗目标量的阈值范围，其中，高斯分布函数为其中，μ为期望，σ为标准差，x为能耗目标量；

当阈值超过3σ，将其视为异常阈值，以此确定能耗目标量的阈值范围为[μ-3σ,μ+3σ]；

对于任一项工艺参数，以3σ模型中的3σ作为阈值，将数据集中大于阈值的数据定为标签1，将数据集中小于阈值的数据定为标签0，然后利用卡方分箱方式对数据进行分组；

通过公式:计算自变量与因变量的相关性，其中,#y_i为该分组中标签为1的个体数量，#n_i为该分组中标签为0的个体数量，#y_T为对应工艺参数中所有标签为1的个体数量，#n_T为对应工艺参数中所有标签为0的个体数量，py_i为该分组中标签为1的个体占所有工艺参数中标签为1的比例，pn_i为该分组中标签为0的个体占所有工艺参数中标签为0的比例，WOE_i为第i组自变量与因变量的WOE值；

通过公式:计算第i组的IV值；

根据计算得到的各项工艺参数中各分组的IV值确定与能耗目标量相关的工艺参数以及对应的参数区间；

对与能耗目标量相关的各项工艺参数之间进行相关性校验，并剔除相关性大于设定值的部分工艺参数；

采用LASSO回归模型对剩余的工艺参数进行训练，确定各项工艺参数对应的权重；

通过公式X＝W₁X₁+W₂X₂+…+W_mX_m+b₁确定与能耗目标量相关的组合工艺参数，其中，X表示组合工艺参数，X_m为第m项工艺参数，W_m为第m项工艺参数对应的权重，b₁为偏置项；以3σ模型中的3σ作为阈值，将组合参数中大于阈值的数据定为标签1，将组合参数中小于阈值的数据定为标签0，然后利用卡方分箱方式对数据进行分组；

对分组后的数据，采用woe计算自变量与因变量的相关性，并获取各分组的IV值，以此确定组合参数的参数区间；

将获取到的工艺参数的实时数据与组合参数的参数区间进行对比，确定影响能耗目标量的工艺参数。

2.根据权利要求1所述的化工企业能耗诊断分析方法，其特征在于:所述对与能耗目标量相关的各项工艺参数之间进行相关性校验，并剔除相关性大于设定值的部分工艺参数包括，根据公式:计算两项工艺参数之间的相关系数，其中，X_ia为工艺参数X_i的第a个样本值，为工艺参数X_i所有样本值的平均值，X_ja为工艺参数X_j的第a个样本值，为工艺参数X_j所有样本值的平均值，n表示样本数量；

当两项工艺参数之间的相关系数大于设定值时，去除其中一项工艺参数。

3.根据权利要求2所述的化工企业能耗诊断分析方法，其特征在于：所述LASSO回归模型的代价函数为其中，n为样本数量，m为参数个数，w是维度为m的权重向量，不包括截距项的系数θ₀，θ是维度为m+1的权重向量，包括截距项的系数θ₀，||w||₁为权重向量w的L1范数。

4.根据权利要求1所述的化工企业能耗诊断分析方法，其特征在于:在所述将获取到的工艺参数的实时数据与组合参数的参数区间进行对比，确定影响能耗目标量的工艺参数之后，还包括，

定期采集工艺参数，并通过回归模型进行训练，更新组合参数以及对应的参数区间。