[发明专利]火电厂用水数据样本集的生成方法和终端设备

说明书

本申请适用于火电厂评估技术领域，提供了一种火电厂用水数据样本集的生成方法和终端设备。该方法包括：获取多个火电厂与预设评价指标对应的初步用水数据，所述预设评价指标包含：单位发电取水量、重复利用率、排放水率和废水回用率；根据预设评价指标，检测初步用水数据是否存在缺失；对于存在缺失的初步用水数据，进行插值补全，得到多个火电厂中各个火电厂的完整用水数据；通过模糊综合评价模型和聚类分析法分别对完整用水数据进行评估，得到各个火电厂的第一初步评估结果和第二初步评估结果；根据第一初步评估结果和第二初步评估结果，结合完整用水数据建立用水数据样本集。本申请能够提高对火电厂用水评估的准确性。

技术领域

本申请涉及一种火电厂评估技术领域，具体涉及火电厂用水数据样本集的生成方法和终端设备。

背景技术

伴随着人口增长和经济发展，水资源问题也愈发突出，工业用水浪费现象十分严重，尤其火电行业普遍存在用水重复率低、单位耗水量大等问题。因此。合理评价火电厂的用水情况将对火电厂故障排查和技术改进都有着重要的指向作用。

传统的火电厂用水评估方法，基于水平衡试验数据对各个火电厂的用水情况进行评估。然而，发明人在研究中发现：由于部分水平衡试验数据存在缺失，导致评估结果不够准确。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了火电厂用水数据样本集的生成方法和终端设备，能够提高对火电厂用水评估的准确性。

为达到上述目的，本申请采用如下技术方案：

第一方面，本申请实施例提供了一种火电厂用水数据样本集的生成方法，包括：

获取多个火电厂与预设评价指标对应的初步用水数据，所述预设评价指标包含：单位发电取水量、重复利用率、排放水率和废水回用率；根据所述预设评价指标，检测所述初步用水数据是否存在缺失；对于存在缺失的初步用水数据，进行插值补全，得到所述多个火电厂中各个火电厂的完整用水数据；

通过模糊综合评价模型和聚类分析法分别对所述完整用水数据进行评估，得到各个火电厂的第一初步评估结果和第二初步评估结果；根据所述第一初步评估结果和所述第二初步评估结果，结合所述完整用水数据建立训练样本集；

基于所述训练样本集训练支持向量机模型，并通过训练后的支持向量机模型对目标火电厂的用水进行评估。

本申请实施例中，首先获取多个火电厂与预设评价指标对应的初步用水数据，并根据预设评价指标，检测初步用水数据是否存在缺失。对于存在缺失的初步用水数据，进行插值补全，得到各个火电厂的完整用水数据，使得用水数据更加完整，从而能够提高对火电厂用水评估的准确性。然后，通过模糊综合评价模型和聚类分析法分别对各个火电厂的完整用水数据进行评估，得到各个火电厂的第一初步评估结果和第二初步评估结果。根据第一初步评估结果和第二初步评估结果，结合完整用水数据建立训练样本集。通过模糊综合评价模型和聚类分析法对用水数据进行综合评估，得到的训练样本集更能够反映火电站用水数据的真实性和准确性，是得训练后的支持向量机模型对目标火电厂的用水评估更加准确。

基于第一方面，在一些实施例中，所述对于存在缺失的初步用水数据，进行插值补全，得到所述多个火电厂的完整用水数据，包括：

采用蒙特卡洛方法模拟所述初步用水数据的分布；

基于所述初步用水数据的分布，随机生成多组插值数据，每组插值数据均为所述初步用水数据中缺失的数据；

采用统计模型确定各组插值数据和所述初步用水数据组合的统计特性；

将统计特性最优的一组插值数据和所述初步用水数据组合生成所述完整用水数据。

基于第一方面，在一些实施例中，通过模糊综合评价模型对所述完整用水数据进行评估，得到各个火电厂的第一初步评估结果，包括：