[发明专利]基于数据驱动的工况识别方法

摘要

本发明公开一种基于数据驱动的工况识别方法，包括：S0依据钢铁企业的网络拓扑结构获取待识别工况信息；S1获取钢铁企业第一预设时间段内工序或设备的状态信息和生产信息；S2建立预处理后的历史数据与所述工况标签的对应关系；S3构造用于训练工况识别预报模型的训练数据集和测试数据集；采用训练数据集和测试数据集对工况识别预报模型进行训练和测试调整；S4采集钢铁企业的实时数据，将采集的实时数据输入训练后的工况识别预报模型，进行未来时间段内工况的识别和预报，得到未来时间段内待预测时刻的工况识别预报结果。上述方法为钢铁企业煤气‑蒸汽‑电力能源网络的动态平衡与优化调度问题提供技术支持和信息处理。

主权项

1.一种基于数据驱动的工况识别方法，其特征在于，包括：S0、依据待分析的钢铁企业中工序和设备的网络拓扑结构，获取待识别工况信息，所述工况信息包括：工况类别及每一工况类别对应的工序或设备；S1、根据钢铁企业第一预设时间段内的能源系统历史数据，确定第一预设时间段内所述工序或设备的状态信息和生产信息；S2、根据所述工序或设备的状态信息和生产信息编制工况标签；以及对能源系统历史数据进行预处理，且建立预处理后的历史数据与所述工况标签的对应关系；S3、根据所述对应关系，构造用于训练工况识别预报模型的训练数据集和测试数据集；采用训练数据集对工况识别预报模型进行训练，采用测试数据集对训练好的工况识别预报模型进行预测，进而比较以调整工况识别预报模型的参数，获得训练后的工况识别预报模型；S4、采集钢铁企业的实时数据，将采集的实时数据输入训练后的工况识别预报模型，进行未来时间段内工况的识别和预报，得到未来时间段内待预测时刻的工况识别预报结果；未来时间段内待预测的时刻由输入数据的时刻决定；其中，待预测时刻和输入数据时刻的关系，与训练数据集中输入数据时刻和输出数据时刻的关系相同。