【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及碳排放监测，特别是涉及一种电厂二氧化碳排放监测与异常分析方法及系统。
技术介绍
1、随着全球能源需求的增长和环境问题的日益突出，电厂二氧化碳排放监测与异常分析成为了关注的焦点。二氧化碳是主要的温室气体之一，对全球气候变化产生重要影响，电厂作为能源供应的主要来源，其二氧化碳排放量直接影响着环境的可持续性和人类的生活质量。
2、传统的电厂二氧化碳排放监测方法主要依赖于人工抽样和化验分析，这种方法耗时、耗力且容易产生人为误差，另外，由于电厂运行复杂性和规模庞大，传统分析方法主要关注co2排放水平的测量和分析，对于其他与排放异常相关的因素(如温度、湿度)的监测和分析相对较少，限制了对异常情况的全面性和综合性分析，无法全面了解排放异常的根本原因，并且，传统异常分析方法对于二氧化碳排放异常的分析依赖于人工经验和专业知识，使得分析结果容易受到个体主观判断和人为误差的影响，同时也限制了分析的一致性和准确性，因此，需要引入先进的监测技术和异常分析方法来解决这些问题。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种电厂二氧化碳排放监测与异常分析方法及系统，包括：
2、获取电厂的历史二氧化碳排放监测数据，对所述历史二氧化碳排放监测数据进行分析得到二氧化碳排放预期数据；
3、获取电厂的烟气流量监测数据和二氧化碳浓度监测数据以及温度监测数据和湿度监测数据；
4、根据所述温度监测数据和湿度监测数据对所述二氧化碳浓度监测数据进行修正，得
5、根据所述烟气流量监测数据和二氧化碳浓度修正数据进行计算得到电厂的二氧化碳排放监测数据；
6、判断所述二氧化碳排放监测数据与二氧化碳排放预期数据之间的关系，确定电厂的二氧化碳排放是否发生异常。
7、进一步的，所述获取电厂的历史二氧化碳排放监测数据，对所述历史二氧化碳排放监测数据进行分析得到二氧化碳排放预期数据，包括：
8、对历史二氧化碳排放监测数据进行必要的预处理，所述预处理包括去除异常值、填补缺失值以及标准化数据；
9、通过指数平滑法对预处理后的历史二氧化碳排放监测数据进行拟合，得到预测模型；
10、根据所述预测模型对二氧化碳排放进行预测，得到每个时间点的二氧化碳排放预期值；
11、将多个时间点的二氧化碳排放预期值进行累加，得到二氧化碳排放预期数据。
12、进一步的，所述通过指数平滑法对预处理后的历史二氧化碳排放监测数据进行拟合，得到预测模型，包括：
13、通过指数调整法对预处理后的历史二氧化碳排放监测数据进行分析和处理，确定平滑系数；
14、根据所述平滑系数确定初始预测值，所述初始预测值的计算公式为：
15、f0＝α＊y0，
16、其中，α为初始平滑系数，y0为历史数据的第一个观测值，f0为初始预测值；
17、基于所述平滑系数和初始预测值，通过指数平滑法对预处理后的历史二氧化碳排放监测数据进行拟合，得到预测模型，所述预测模型的公式为：
18、ft＝α＊yt+(1－α)＊ft－1，
19、其中，ft为第t个时间点的预测值，α为平滑系数，yt为第t个时间点的观测值，ft－1为上一个时间点的预测值。
20、进一步的，所述根据所述温度监测数据和湿度监测数据对所述二氧化碳浓度监测数据进行修正，得到二氧化碳浓度修正数据，包括：
21、判断所述温度监测数据所处在的预设温度范围和湿度监测数据处在的预设湿度范围，根据所处在的预设温度范围确定温度修正系数和所处在的预设湿度范围确定湿度修正系数；
22、通过所述修正系数和湿度修正系数对所述二氧化碳浓度监测数据进行修正，得到修正后的二氧化碳浓度修正数据。
23、进一步的，所述根据所述烟气流量监测数据和二氧化碳浓度修正数据进行计算得到电厂的二氧化碳排放监测数据，包括：
24、对所述烟气流量监测数据和二氧化碳浓度修正数据建立时间坐标轴；
25、将处于同一时间点的烟气流量监测数据和二氧化碳浓度修正数据进行对应处理，并将未对应的数据进行剔除；
26、根据对应处理后剩余的烟气流量监测数据和二氧化碳浓度修正数据计算得到电厂的二氧化碳排放监测数据。
27、进一步的，所述根据对应处理后剩余的烟气流量监测数据和二氧化碳浓度修正数据计算得到电厂的二氧化碳排放监测数据，包括：
28、根据对应处理后剩余的烟气流量监测数据和二氧化碳浓度修正数据，计算出每个时间点的二氧化碳质量流量值；
29、将每个时间点的二氧化碳质量流量进行累加，得到二氧化碳排放监测数据。
30、进一步的，所述判断所述二氧化碳排放监测数据与二氧化碳排放预期数据之间的关系，确定电厂的二氧化碳排放是否发生异常，包括：
31、计算所述二氧化碳排放监测数据与二氧化碳排放预期数据的差值，得到差值数据；
32、判断所述差值数据是否在预设范围内，若所述差值数据在预设范围内，则确定电厂的二氧化碳排放为正常，若所述差值数据未在预设范围内，则确定电厂的二氧化碳排放为异常。
33、本专利技术还提供了一种电厂二氧化碳排放监测与异常分析系统，包括：
34、分析单元，用于获取电厂的历史二氧化碳排放监测数据，对所述历史二氧化碳排放监测数据进行分析得到二氧化碳排放预期数据；
35、获取单元，用于获取电厂的烟气流量监测数据和二氧化碳浓度监测数据以及温度监测数据和湿度监测数据；
36、修正单元，用于根据所述温度监测数据和湿度监测数据对所述二氧化碳浓度监测数据进行修正，得到二氧化碳浓度修正数据；
37、计算单元，用于根据所述烟气流量监测数据和二氧化碳浓度修正数据进行计算得到电厂的二氧化碳排放监测数据；
38、判断单元，用于判断所述二氧化碳排放监测数据与二氧化碳排放预期数据之间的关系，确定电厂的二氧化碳排放是否发生异常。
39、本专利技术实施例一种电厂二氧化碳排放监测与异常分析方法及系统与现有技术相比，其有益效果在于：
40、本专利技术通过对历史数据的分析，可以获取二氧化碳排放的趋势和模式，从而推测未来的排放预期数据，有助于电厂制定更准确的排放管理和减排计划；
41、本专利技术通过根据温度和湿度对二氧化碳浓度的影响进行修正，可以更准确地估计二氧化碳浓度的实际值，而修正后的数据可以提供更精确的二氧化碳排放监测结果；
42、本专利技术利用烟气流量监测数据和修正后的二氧化碳浓度数据进行计算，可以得到更准确的二氧化碳排放监测数据，能够帮助电厂了解实际的二氧化碳排放水平；
43、本专利技术通过将计算得到的二氧化碳排放监测数据与预期数据进行比较和分析，可以判断二者之间的关系，能够确定是否存在二氧化碳排放异常，并及时采取相应的调整和控制措施。
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1.一种电厂二氧化碳排放监测与异常分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种电厂二氧化碳排放监测与异常分析方法，其特征在于，所述获取电厂的历史二氧化碳排放监测数据，对所述历史二氧化碳排放监测数据进行分析得到二氧化碳排放预期数据，包括：
3.根据权利要求2所述的一种电厂二氧化碳排放监测与异常分析方法，其特征在于，所述通过指数平滑法对预处理后的历史二氧化碳排放监测数据进行拟合，得到预测模型，包括：
4.根据权利要求1所述的一种电厂二氧化碳排放监测与异常分析方法，其特征在于，所述根据所述温度监测数据和湿度监测数据对所述二氧化碳浓度监测数据进行修正，得到二氧化碳浓度修正数据，包括：
5.根据权利要求1所述的一种电厂二氧化碳排放监测与异常分析方法，其特征在于，所述根据所述烟气流量监测数据和二氧化碳浓度修正数据进行计算得到电厂的二氧化碳排放监测数据，包括：
6.根据权利要求5所述的一种电厂二氧化碳排放监测与异常分析方法，其特征在于，所述根据对应处理后剩余的烟气流量监测数据和二氧化碳浓度修正数据计算得到电厂的二氧化碳排
7.根据权利要求1所述的一种电厂二氧化碳排放监测与异常分析方法，其特征在于，所述判断所述二氧化碳排放监测数据与二氧化碳排放预期数据之间的关系，确定电厂的二氧化碳排放是否发生异常，包括：
8.一种电厂二氧化碳排放监测与异常分析系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种电厂二氧化碳排放监测与异常分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种电厂二氧化碳排放监测与异常分析方法，其特征在于，所述获取电厂的历史二氧化碳排放监测数据，对所述历史二氧化碳排放监测数据进行分析得到二氧化碳排放预期数据，包括：
3.根据权利要求2所述的一种电厂二氧化碳排放监测与异常分析方法，其特征在于，所述通过指数平滑法对预处理后的历史二氧化碳排放监测数据进行拟合，得到预测模型，包括：
4.根据权利要求1所述的一种电厂二氧化碳排放监测与异常分析方法，其特征在于，所述根据所述温度监测数据和湿度监测数据对所述二氧化碳浓度监测数据进行修正，得到二氧化碳浓度修正数据，包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：李华，郭通，邓志刚，张捷，付利民，王泉康，赖雪华，章全元，胡恬皓，涂升，王树森，皮永红，
申请(专利权)人：华能秦煤瑞金发电有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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