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申请/专利权人：华能山东发电有限公司众泰电厂

摘要：本发明提供了一种基于人工智能的电厂环保指标监测预警方法及装置，涉及数据处理的技术领域，包括：将电厂数据传感器发送的电厂环境监测数据，确定为原始样本数据集合；通过鲁棒性增强的生成对抗网络算法，在增强该生成对抗网络，对原始样本数据集合中的噪声和异常值的鲁棒性后，对原始样本数据集合进行数据扩充处理，确定目标样本数据集合；基于目标样本数据集合，对预设的电厂环保指标监测预警模型进行模型训练处理，确定目标监测预警模型，其中，目标监测预警模型用于对电厂环保指标进行指标监测处理，确定监测预警结果。本发明可以显著提升电厂环保指标监测预警的准确度。

主权项：1.一种基于人工智能的电厂环保指标监测预警方法，其特征在于，所述方法包括：将电厂数据传感器发送的电厂环境监测数据，确定为原始样本数据集合；通过鲁棒性增强的生成对抗网络算法，在增强该生成对抗网络，对所述原始样本数据集合中的噪声和异常值的鲁棒性后，对所述原始样本数据集合进行数据扩充处理，确定目标样本数据集合；基于所述目标样本数据集合，对预设的电厂环保指标监测预警模型进行模型训练处理，确定目标监测预警模型，其中，所述目标监测预警模型用于对电厂环保指标进行指标监测处理，确定监测预警结果；其中，所述基于所述目标样本数据集合，对预设的电厂环保指标监测预警模型进行模型训练处理，确定目标监测预警模型的步骤，包括：基于生长素调控优化的神经网络参数优化算法，对所述目标样本数据集合进行特征提取处理，确定特征集；将所述目标样本数据集合和所述特征集输入至预设分类器中，基于改进的锚点灰狼优化算法，对所述预设分类器进行分类训练，确定所述目标监测预警模型，其中，所述改进的锚点灰狼优化算法用于优化所述预设分类器的权重和偏置参数，以提高所述目标监测预警模型的检测性能；其中，针对鲁棒性增强的生成对抗网络算法依次进行初始化、鲁棒性约束、生成对抗训练、非凸优化、循环迭代与增强以及模型评估与调整，以完成算法训练；其中，在进行初始化的步骤时，分别设置生成器和判别器的参数为和，初始化过程可以表示为：生成器参数初始化： 判别器参数初始化： 其中，表示服从于特定分布，为生成器的参数初始值，表示判别器的参数初始值，表示均值为0，标准差为单位矩阵的正态分布；其中，在进行鲁棒性约束的步骤时，对输入数据进行预处理，包括数据归一化和噪声过滤，以增强模型对异常值和噪声的鲁棒性，包括：设为输入数据向量，为经过鲁棒性设计处理后的数据向量，处理函数为，则经过鲁棒性设计处理后的数据向量的计算方式可以表示为： 其中，和分别为的均值和标准差，是加入的微小噪声；其中，在进行生成对抗训练的步骤时，生成器在每次迭代中生成与真实电厂监测数据尽可能相似的数据，判别器在每次迭代中对生成的数据和真实数据进行区分，以通过该对抗训练过程，不断调整生成器和判别器的参数；其中，在进行非凸优化的步骤时，采用非凸优化策略调整生成器和判别器在上述对抗训练过程中的参数更新，以避免陷入次优解，确保生成数据的质量；其中，在进行循环迭代与增强的步骤时，重复执行生成对抗训练步骤，并在每次迭代后根据判别器的反馈调整生成器的策略，以增强生成数据的多样性和真实性；其中，在进行模型评估与调整的步骤时，使用独立的验证数据集评估生成数据的质量和多样性，并根据评估结果调整模型参数和训练策略，以优化生成效果，得到训练后的鲁棒性增强的生成对抗网络算法。

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