【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据管理领域，具体涉及用于火电厂的数据压缩重构方法及系统。
技术介绍
1、火力发电厂包含众多热工设备，如凝汽器、磨煤机、引风机、送风机等。为了保证这些设备的安全稳定运行，需要对其进行实时监测和数据采集。随着监测技术的发展和采样频率的提高，火电厂每天都会产生海量的设备运行数据。然而，随着时间的推移，这些海量数据的存储和管理逐渐成为一个问题。传统的数据存储方式面临着存储成本高昂、检索效率低下等挑战。同时，由于电力行业的特殊性，这些数据往往需要长期保存以供分析和回溯，进一步加剧了存储压力。目前，一些常见的数据压缩方法虽然可以在一定程度上减少存储空间，但往往会导致数据质量的下降，不能满足电力行业对数据精度的高要求。此外，这些方法在数据重构时往往效果不佳，影响了数据的可用性和分析价值。因此，现有技术中火电厂热工设备海量数据存储成本高、效率低。
技术实现思路
1、本申请通过提供了用于火电厂的数据压缩重构方法及系统，旨在解决现有技术中火电厂热工设备海量数据存储成本高、效率低的技术问题。
2、鉴于上述问题，本申请提供了用于火电厂的数据压缩重构方法及系统。
3、本申请公开的第一个方面，提供了用于火电厂的数据压缩重构方法，该方法包括：确定火电厂的热工设备，获取热工设备的历史数据，基于历史数据，构建vae模型；交互热工设备，获取热工设备的实时数据，将实时数据输入vae模型中进行数据压缩，获取压缩数据，存入数据库中；当需要查看热工设备的数据时，从数据库中读取压缩数据，
4、本申请公开的另一个方面，提供了用于火电厂的数据压缩重构系统，该系统包括：模型构建模块，用于确定火电厂的热工设备，获取热工设备的历史数据，基于历史数据，构建vae模型；数据压缩模块，用于交互热工设备，获取热工设备的实时数据，将实时数据输入vae模型中进行数据压缩，获取压缩数据，存入数据库中；数据重构模块，用于当需要查看热工设备的数据时，从数据库中读取压缩数据，输入vae模型中进行数据重构，获取重构数据。
5、本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
6、由于采用了确定火电厂的热工设备，如凝汽器、磨煤机、引风机或送风机等，并获取热工设备的历史数据，为后续的模型构建提供了基础数据。基于历史数据，构建vae模型，具体包括：对历史数据进行预处理，包括数据清洗和归一化，以提高数据质量和统一数据尺度；利用kpca方法对训练数据进行降维，确定vae模型的隐含层维度，有助于减少数据冗余，提取关键特征；初始化vae模型参数，并使用训练数据进行模型训练；通过最小化包含重构损失和kl散度的损失函数来优化vae模型参数，确保了模型在数据压缩和重构方面的性能。与热工设备交互，获取实时数据，并将其输入已训练的vae模型中进行数据压缩，得到压缩数据并存入数据库，实现了实时数据的高效压缩存储。当需要查看热工设备的数据时，从数据库中读取压缩数据，再次输入vae模型中进行数据重构，获取重构数据，实现了压缩数据的快速还原，便于分析和查看。其中，vae模型包括编码器和解码器两部分，编码器将输入数据压缩到较低维度的隐空间，实现数据压缩；解码器则将隐空间的压缩数据恢复到原始维度，实现数据重构的技术方案，解决了现有技术中火电厂热工设备海量数据存储成本高、效率低的技术问题，达到了在保证数据质量的同时，有效压缩火电厂热工设备数据、降低存储成本，并能方便地进行数据重构查看的技术效果。
7、上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
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1.用于火电厂的数据压缩重构方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的用于火电厂的数据压缩重构方法，其特征在于，基于所述历史数据，构建VAE模型，包括：
3.根据权利要求2所述的用于火电厂的数据压缩重构方法，其特征在于，对所述历史数据进行数据预处理，包括：
4.根据权利要求2所述的用于火电厂的数据压缩重构方法，其特征在于，利用KPCA方法对所述训练数据进行降维，确定所述VAE模型的隐含层维度，包括：
5.根据权利要求4所述的用于火电厂的数据压缩重构方法，其特征在于，所述VAE模型包括编码器和解码器，包括：
6.根据权利要求2所述的用于火电厂的数据压缩重构方法，其特征在于，所述损失函数包括重构损失和KL散度，计算公式为：
7.根据权利要求1所述的用于火电厂的数据压缩重构方法，其特征在于，所述热工设备为凝汽器、磨煤机、引风机或送风机。
8.用于火电厂的数据压缩重构系统，其特征在于，用于实施权利要求1-7任意一项所述的用于火电厂的数据压缩重构方法，包括：
【技术特征摘要】
1.用于火电厂的数据压缩重构方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的用于火电厂的数据压缩重构方法，其特征在于，基于所述历史数据，构建vae模型，包括：
3.根据权利要求2所述的用于火电厂的数据压缩重构方法，其特征在于，对所述历史数据进行数据预处理，包括：
4.根据权利要求2所述的用于火电厂的数据压缩重构方法，其特征在于，利用kpca方法对所述训练数据进行降维，确定所述vae模型的隐含层维度，包括：
5.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：黎涛，周宏贵，任资龙，周慧，徐青平，刘惠，文雯，薛冬良，
申请(专利权)人：湖南大唐先一科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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