储煤场燃煤管理方法、装置、介质以及电子设备与流程

文档序号:37339447发布日期:2024-03-18 18:07阅读:来源:国知局

技术特征:

1.一种储煤场燃煤管理方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将从所述储煤场中连续多次采集的初始气体数据进行降维,确定每一预设维度的目标气体数据,包括:

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述针对每一所述预设维度中任一数据点,确定所述数据点相对于前一个时间戳的相邻数据点的第一条件概率以及前一个时间戳的相邻数据点相对于所述数据点的第二条件概率,包括:

4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述数据点在所述第一维度空间的联合概率和所述第二维度空间的联合概率对所述初始气体数据降维,确定目标气体数据,包括:

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述目标气体数据进行关键特征提取,确定目标气体特征,包括:

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述燃煤风险预测模型是通过以下方式训练得到的:

8.根据权利要求1-7任一项所述的方法,其特征在于,所述根据所述预测结果与预设阈值对所述储煤场进行燃煤管理,包括:

9.一种储煤场燃煤管理装置,其特征在于,包括:

10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现权利要求1-8中任一项所述方法的步骤。

11.一种电子设备,其特征在于,包括:


技术总结
本公开涉及工业控制技术领域,涉及一种储煤场燃煤管理方法、装置、介质以及电子设备,包括:将从所述储煤场中连续多次采集的初始气体数据进行降维,确定每一预设维度的目标气体数据;对所述目标气体数据进行关键特征提取,确定目标气体特征;将所述目标气体特征输入预先训练的燃煤风险预测模型中,确定所述储煤场中气体状态的预测结果,所述燃煤风险预测模型通过残差神经网络和深度递归神经网络对所述储煤场中的气体状态进行预测;根据所述预测结果与预设阈值对所述储煤场进行燃煤管理,通过上述方法可以有效确定储煤场中燃煤的自燃风险,并及时进行燃煤管理,有效提高了储煤场的安全性和工作效率。

技术研发人员:陈立强,张金明,陈喜龙,程爱勇
受保护的技术使用者:国能浙江舟山发电有限责任公司
技术研发日:
技术公布日:2024/3/17
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