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龍圖騰網(wǎng)獲悉華北電力科學(xué)研究院有限責(zé)任公司;國(guó)家電網(wǎng)有限公司申請(qǐng)的專利廢水反應(yīng)罐酸堿中和預(yù)測(cè)方法及裝置獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115422833B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202211008313.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/27；該發(fā)明授權(quán)廢水反應(yīng)罐酸堿中和預(yù)測(cè)方法及裝置是由馬寧;楊振勇;劉磊;尚勇;高愛國(guó);康靜秋;秦天牧;邢智煒;陳振山;尤默;李展;張瑾哲;賴聯(lián)琨;馮斌;田偉設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-08-22向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本廢水反應(yīng)罐酸堿中和預(yù)測(cè)方法及裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種廢水反應(yīng)罐酸堿中和預(yù)測(cè)方法及裝置，所述方法包括：獲取反應(yīng)罐的歷史流入量、歷史流出量及歷史酸堿值，并將歷史流入量、歷史流出量及歷史酸堿值，劃分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集與測(cè)試數(shù)據(jù)集；利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，對(duì)預(yù)先建立的初始偏最小二乘模型進(jìn)行訓(xùn)練，并利用所述測(cè)試數(shù)據(jù)集，對(duì)訓(xùn)練后的初始偏最小二乘模型進(jìn)行測(cè)試，得到酸堿中和預(yù)測(cè)模型；將獲取的反應(yīng)罐流入量與反應(yīng)罐流出量輸入至所述酸堿中和預(yù)測(cè)模型中，得到堿中和預(yù)測(cè)結(jié)果。本發(fā)明通過建立廢水反應(yīng)罐的非線性偏最小二乘模型，在建模樣本較少時(shí)表現(xiàn)出較高的建模精度，由此對(duì)廢水酸堿中和過程進(jìn)行準(zhǔn)確、高效地建模，實(shí)現(xiàn)對(duì)廢水中和的酸堿值準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)，避免廢水中和不到位所帶來的后果。

本發(fā)明授權(quán)廢水反應(yīng)罐酸堿中和預(yù)測(cè)方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種廢水反應(yīng)罐酸堿中和預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取反應(yīng)罐的歷史流入量、歷史流出量及歷史酸堿值，并將所述歷史流入量、歷史流出量及歷史酸堿值，劃分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集與測(cè)試數(shù)據(jù)集，所述歷史流入量包括歷史強(qiáng)酸流入量、歷史緩沖流流入量及歷史強(qiáng)堿流入量； 利用所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，對(duì)預(yù)先建立的初始偏最小二乘模型進(jìn)行訓(xùn)練，并利用所述測(cè)試數(shù)據(jù)集，對(duì)訓(xùn)練后的初始偏最小二乘模型進(jìn)行測(cè)試，得到酸堿中和預(yù)測(cè)模型，所述初始偏最小二乘模型包括內(nèi)部極限學(xué)習(xí)機(jī)映射函數(shù)及外部偏最小二乘法； 將獲取的反應(yīng)罐流入量與反應(yīng)罐流出量輸入至所述酸堿中和預(yù)測(cè)模型中，得到堿中和預(yù)測(cè)結(jié)果； 所述利用所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，對(duì)預(yù)先建立的初始偏最小二乘模型進(jìn)行訓(xùn)練包括： 利用所述外部偏最小二乘法，對(duì)所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征信息提取，得到特征信息，所述特征信息包括輸入主成分向量和輸出主成分向量； 根據(jù)所述特征信息對(duì)所述內(nèi)部極限學(xué)習(xí)機(jī)映射函數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，對(duì)所述初始偏最小二乘模型進(jìn)行權(quán)值更新，所述外部偏最小二乘法根據(jù)更新后的權(quán)值對(duì)所述輸入主成分向量進(jìn)行更新，然后檢驗(yàn)更新后的輸入主成分向量與原輸入主成分向量之間的變化是否收斂，若未收斂，則返回上述對(duì)所述內(nèi)部極限學(xué)習(xí)機(jī)映射函數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練的步驟，利用更新后的輸入主成分向量再次進(jìn)行訓(xùn)練，若收斂，則完成訓(xùn)練，得到訓(xùn)練后的初始偏最小二乘模型。

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