本发明专利技术提供了一种烟气余热的回收方法及相关设备，应用于数据处理技术领域。本申请获取待评估热源厂信息和训练样本集，对待评估热源厂信息进行预处理，生成目标烟气信息、供暖计划信息和目标燃气锅炉信息，对目标烟气信息和目标燃气锅炉信息进行处理，生成目标热源厂运行影响因子集合。获取与目标热源厂运行影响因子集合相匹配的初始烟气余热计算模型，基于训练集和验证集对初始烟气余热计算模型进行处理，生成目标烟气余热计算模型，基于目标烟气余热计算模型对目标热源厂运行影响因子集合进行处理，生成待评估热源厂的烟气回收利用率，对待评估热源厂的烟气回收利用率进行处理，生成待评估热源厂的烟气余热回收信息。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，特别涉及一种烟气余热的回收方法及相关设备。
技术介绍
1、目前北方地区供热较长时期内仍然依赖大型锅炉房和热电联产等高温热源，通过热网系统向用户供热的方式。然而，该方式直接利用化石燃料或高品位热量(蒸汽、高温水120/130℃等)去满足采暖低品位(30℃)需求，能源品位不匹配，应用不合理，造成能源利用效率低。
2、近年来，城市周边大量垃圾焚烧电厂、生物质电厂等项目得以迅速发展。专利技术人发现，现有此类电厂及热源厂的能量效率偏低，经济成本较高，其中一个重要的原因就是存在大量的能量损失，主要是烟气的低温余热和发电后的乏汽余热直接排放至大气中造成热损失，由此能源不能实现高效利用。燃煤电厂作为主要的能源供应形式之一，在电力生产中扮演着重要角色；然而，燃煤电厂在能源转型和环保方面仍然面临一系列挑战，包括能源利用效率低、大量烟气排放等问题；烟气余热回收对于提高燃煤电厂的运行效率和减少温室气体排放具有重要意义。
3、需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
1、本申请的目的在于提供一种烟气余热的回收方法及相关设备，至少在一定程度上克服现有技术存在的问题，通过收集烟气排放量、排烟温度和锅炉运行参数等关键信息，计算烟气余热回收量，通过烟气余热回收风险预警表生成风险管理因子，并分析确定风险关联值，生成烟气余热回收信息，提升烟气余热回收性能。
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p>2、本申请的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本专利技术的实践而习得。3、根据本申请的一个方面，提供一种烟气余热的回收方法，包括：获取待评估热源厂信息和训练样本集；对所述待评估热源厂信息进行预处理，生成目标烟气信息、供暖计划信息和目标燃气锅炉信息，其中，所述目标烟气信息包括预设时间段内的排烟信息和与排烟信息所匹配的排烟温度信息；对所述目标烟气信息和所述目标燃气锅炉信息进行处理，生成目标热源厂运行影响因子集合；获取与所述目标热源厂运行影响因子集合相匹配的初始烟气余热计算模型；基于预设处理规则对训练样本集进行处理，生成训练集和验证集；基于所述训练集和所述验证集对所述初始烟气余热计算模型进行处理，生成目标烟气余热计算模型；基于所述目标烟气余热计算模型对所述目标热源厂运行影响因子集合进行处理，生成待评估热源厂的烟气回收利用率；对所述待评估热源厂的烟气回收利用率进行处理，生成待评估热源厂的烟气余热回收信息。
4、在本申请的一个实施例中，对所述待评估热源厂信息进行预处理，生成目标烟气信息、供暖计划信息和目标燃气锅炉信息，包括：对所述待评估热源厂信息进行数据清洗处理，生成待评估热源厂的属性信息，其中，所述待评估热源厂的属性信息包括待评估热源厂的供热总量、各时段供热信息、待评估电热源厂的供热效率、待评估电热源厂的供热范围、燃气锅炉设备信息；对所述待评估热源厂的供热总量、各时段供热信息和待评估电热源厂的供热范围进行处理，生成供暖计划信息，对所述燃气锅炉设备信息进行处理，生成目标锅炉信息；基于所述目标锅炉信息对所述各时段供热信息进行处理，生成目标烟气信息。
5、在本申请的一个实施例中，对所述目标烟气信息和所述目标燃气锅炉信息进行处理，生成目标热源厂运行影响因子集合，包括：对所述待目标燃气锅炉信息进行处理，生成目标燃气锅炉信息的物理属性信息；对所述目标燃气锅炉信息的物理属性信息进行特征提取处理，生成若干特征样本类型；对所述若干特征样本类型进行特征筛选处理，生成实时特征样本数据；基于所述供暖计划信息对所述目标烟气信息进行处理，生成烟气排放差值；基于若干实时特征样本数据和所述烟气排放差值生成目标热源厂运行影响因子集合。
6、在本申请的一个实施例中，基于若干实时特征样本数据和所述烟气排放差值生成目标热源厂运行影响因子集合，包括：获取预设预警数据；基于所述预设预警数据对所述烟气排放差值进行处理，生成分类标准；基于所述分类标准对若干实时特征样本数据进行预处理，输出若干类分类数据；将若干类分类数据作为目标热源厂运行影响因子集合。
7、在本申请的一个实施例中，基于预设处理规则对训练样本集进行处理，生成训练集和验证集，包括：对所述训练样本集进行处理，生成带有标识信息的训练样本集，其中，标识信息用于表征其他热源厂的运行影响因子存在异常；对所述带有标识信息的训练样本集进行特征提取，生成特征数据集；获取所述特征数据集中任一数量的数据特征；基于所述任一数量的数据特征与同类别的其他数量的数据特征之间的距离，生成相邻特征，其中，所述相邻特征包括所述任一数量的数据特征的预设数量；基于所述训练集中各数据特征的数量，确定采样比例；基于所述采样比例，确定采样比率；基于所述采样比率对所述相邻特征进行采样，生成预设数量的采样特征；基于任一数据特征与每个采样特征，生成多组数据组，其中，每组数据组均包含预设数量的数据样本，其中，每组数据组均包含预设数量的数据样本，其中，至少一个数据样本包括标识信息；对多组数据组进行处理，生成训练集和验证集，其中，所述训练集和所述验证集均包括若干数据特征。
8、在本申请的一个实施例中，基于所述目标烟气余热计算模型对所述目标热源厂运行影响因子集合进行处理，生成待评估热源厂的烟气回收利用率，包括：基于所述目标烟气余热计算模型对所述目标热源厂运行影响因子集合进行处理，生成不同分类数据所对应的烟气排放状态数据；基于预设处理规则对不同分类数据所对应的烟气排放状态数据进行处理，生成不同分类数据的风险关联值；对不同分类数据的风险关联值进行处理，生成烟气余热回收量；对所述烟气余热回收量进行处理，生成待评估热源厂的烟气回收利用率；所述目标烟气余热计算模型还包括用于计算不同分类数据的风险关联值的计算公式，所述计算公式为：所述目标烟气余热计算模型还包括用于计算不同分类数据的风险关联值的计算公式，所述计算公式为：
9、ri＝f(δti，mi)；
10、δti＝te,i-ta,i；；
11、其中，ri为第i类别的风险关联值、f是加权函数、δti为第i类别烟气的温度差、te,i为第i类别烟气的排放温度、ta,i为第i类别烟气的理想回收温度阈值、mi为第i类别烟气的质量流量；
12、所述目标烟气余热计算模型还包括用于计算烟气回收利用率的计算公式，所述计算公式为：
13、qrecovered，i＝ri·mi·cp·δti；
14、qrecovered＝∑i qrecovered,i＝∑i ri·mi·cp·δti；
15、qrecovered，i是第i类别烟气的预计余热回收量、qrecovered是所有类别的烟气余热回收量之和、ri为第i类别的风险关联值、cp为烟气的比热容；
16、
17、其中，r为烟气回收利用率，σi qrecovered，i是所有类别的烟气余热回收量之和，∑tqtotal,t是不同时本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种烟气余热的回收方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述待评估热源厂信息进行预处理，生成目标烟气信息、供暖计划信息和目标燃气锅炉信息，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述目标烟气信息和所述目标燃气锅炉信息进行处理，生成目标热源厂运行影响因子集合，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，基于若干实时特征样本数据和所述烟气排放差值生成目标热源厂运行影响因子集合，包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于预设处理规则对训练样本集进行处理，生成训练集和验证集，包括：
6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述目标烟气余热计算模型对所述目标热源厂运行影响因子集合进行处理，生成待评估热源厂的烟气回收利用率，包括：
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，对所述待评估热源厂的烟气回收利用率进行处理，生成待评估热源厂的烟气余热回收信息，包括：
8.一种烟气余热的回收装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电子设备，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，所述计算机程序被第二处理器执行时实现权利要求1～7中任意一项所述的烟气余热的回收方法。
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【技术特征摘要】
1.一种烟气余热的回收方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述待评估热源厂信息进行预处理，生成目标烟气信息、供暖计划信息和目标燃气锅炉信息，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述目标烟气信息和所述目标燃气锅炉信息进行处理，生成目标热源厂运行影响因子集合，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，基于若干实时特征样本数据和所述烟气排放差值生成目标热源厂运行影响因子集合，包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于预设处理规则对训练样本集进行处理，生成训练集和验证集，包括：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：王海鸿，朱彦飞，赵杨阳，宋淼，张学恒，李峥，赵青，高慧，李利，
申请(专利权)人：北京市热力集团有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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