[发明专利]预测排放管理系统及方法

说明书

本发明涉及一种预测排放管理系统，包括：数据采集模块，用于获取工业过程中的控制变量和目标变量的测量值；预测模块，包含预测模型，预测模型根据接收的控制变量的当前测量值和目标变量的上一次测量值来预测目标变量在指定时间后的预测值；执行模块，从预测模块接收目标变量的预测值，并且根据目标变量的预测值和限制值来确定控制变量的目标值；先进控制系统，接收控制变量的目标值，并且对工业过程中的工业设备施加闭环控制以将控制变量稳定在目标值；以及训练模块，被配置成在满足多种训练自启动条件中的一种时，基于深度学习方法由控制变量和目标变量的历史测量值来训练预测模型。本发明涉及一种预测排放管理方法。

技术领域

本发明涉及环境监测领域，尤其涉及一种预测排放管理系统及方法。

背景技术

目前，关于环境、健康和安全的法规越来越严格，同时对工厂排放物的现场检查愈发频繁，越来越多的在线分析仪连接到官方并向公众开放，一旦排放超标将受到不可争辩的罚款。另外，人们对将工厂的运行推向运行边界缺乏信心。不仅如此，在工厂中，废气/废水处理单元的运营成本往往都未优化，而废气/废水的质量超出所要求的规范是由多个因素共同作用导致的。

发明内容

为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种用于工厂的预测排放管理系统及方法。

为此，在本发明的第一方面，提供了一种预测排放管理系统，包括：

数据采集模块，用于获取工业过程中的控制变量和目标变量的测量值；

预测模块，包含基于深度学习方法的预测模型，所述预测模型被配置成根据从所述数据采集模块接收的所述控制变量的当前测量值和所述目标变量的上一次测量值来预测所述目标变量在指定时间后的预测值；

执行模块，所述执行模块被配置成从所述预测模块接收所述目标变量的预测值，并且根据所述目标变量的预测值和所述目标变量的限制值来确定所述控制变量的目标值；

先进控制系统(Advanced Process Control，APC)，所述先进控制系统从所述执行模块接收所述控制变量的目标值，并且对所述工业过程中的工业设备施加闭环控制以将所述控制变量稳定在所述目标值；以及

训练模块，所述训练模块被配置成在满足多种训练自启动条件中的一种时，获取所述预测模块中的预测模型并且基于所述深度学习方法由所述控制变量和所述目标变量的历史测量值来训练所获取的预测模型，并且将训练得到的预测模型提供给所述预测模块以更新所述预测模块中的预测模型。

在本发明的第二方面，提供了一种预测排放管理方法，其中所述预测排放管理方法包括以下步骤：

(a)获取工业过程中的控制变量和目标变量的测量值；

(b)利用基于深度学习方法的预测模型由所述控制变量的当前测量值和所述目标变量的上一次测量值来预测所述目标变量在指定时间后的预测值；

(c)根据所述目标变量的预测值和所述目标变量的限制值来确定所述控制变量的目标值；以及

(d)将所述控制变量的目标值提供到先进控制系统，所述先进控制系统对所述工业过程中的工业设备施加闭环控制，以将所述控制变量稳定在所述目标值；

其中在满足多种训练自启动条件中的一种时，基于所述深度学习方法由所述控制变量和所述目标变量的历史测量值来训练所述预测模型。

本发明的第一方面的预测排放管理系统和第二方面的预测排放管理方法，通过针对预测的排放值优化控制变量，有效地预防了排放超标，与工艺改造相比，实施成本低、速度快。此外，通过对预测模型的再训练，可以生成动态预测模型，与传统的静态预测模型相比，动态预测模型根据实时工况的变化而改变，从而使得预测结果更为准确。