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专利名称：一种板式热交换器机组能效评估方法及系统

专利类型：发明专利

专利申请号：CN202410895500.X

专利申请（专利权）人：四平市巨元瀚洋板式换热器有限公司
权利人地址：吉林省四平市铁西区南环西路5号

专利发明（设计）人：发明人:刘凯,于希权,徐红伟,王昊

专利摘要：本发明涉及板式热交换器机组能效评估技术领域，具体涉及一种板式热交换器机组能效评估方法及系统。获取板式热交换器机组各个测点处的温度与压力数据。鉴于正常运行时机组内流体应保持压力平衡，评估了同次侧压力数据的局部差异，同时，考虑到温度和压力对机组热力平衡的重要性，综合其局部与全局变化的差异，确定了初始异常值，反映各时刻的异常情况。鉴于热量损耗在正常运行下应保持稳定，分析了热交换过程中的能量损耗一级换热效率，用于修正初始异常值，得到更准确的异常特征值。最后，基于异常特征值筛选出的异常时刻并计算评价指标评估机组的能效。这种方法不仅提供了全面准确的能效评估结果，还为优化设备性能提供有价值的指导。

主权利要求：
1.一种板式热交换器机组能效评估方法，其特征在于，所述方法包括：在预设时段内，获取板式热交换器机组在各个测点下的温度时序数据和压力时序数据，所述测点包括一次侧进出口和二次侧进出口；
基于同次侧测点下的压力时序数据之间的局部差异性，确定预设时段内每个时刻的受干扰程度值；综合各个测点处的温度时序数据和压力时序数据的局部变化情况和全局变化情况之间的差异性，以及预设时段内每个时刻的受干扰程度值，确定预设时段内每个时刻的初始异常值；
根据不同次侧测点的温度时序数据之间的差异情况以及相关情况，对初始异常值进行修正，得到预设时段内每个时刻的异常特征值；基于所述异常特征值在所有时刻中确定异常时刻；
基于所有异常时刻对应的温度数据和压力数据，计算板式热交换器机组的评价指标，并进行能效评估；
所述受干扰程度值的获取方法包括：
在同次侧测点下，计算进口处的压力时序数据与出口处的压力时序数据中每个时刻的数据值的差异，作为每个时刻的压力差异值；
确定每个时刻对应的邻域，基于邻域中所有时刻的压力差异值的波动程度，确定每个时刻的所述受干扰程度值；
所述初始异常值的获取方法包括：
在各个测点处，分析压力时序数据和温度时序数据之间的局部相关性与全局相关性之间的差异情况，确定每个时刻的第一异常因子；
在各个测点处，分析压力时序数据和温度时序数据之间的局部变化趋势与全局变化趋势之间的相似情况，确定每个时刻的第二异常因子；
综合每个时刻的第一异常因子、第二异常因子以及受干扰程度值，得到每个时刻的初始异常值，且第一异常因子、第二异常因子以及受干扰程度值均与所述初始异常值呈同向变动；
所述第一异常因子的获取方法包括：
确定每个时刻对应的邻域，任选一个时刻作为待测时刻，在每个测点处，计算待测时刻的邻域对应的温度时序数据和压力时序数据之间的相关系数，作为待测时刻的局部相关因子；在所述预设时段内，将除待测时刻邻域中的所有时刻之外的其他时刻作为对比时刻；在每个测点处，计算所有对比时刻对应的温度时序数据和压力时序数据之间的相关系数，作为全局相关因子；
将所有测点处，对待测时刻的局部相关因子和全局相关因子之间的差异进行综合分析，得到待测时刻的第一异常因子；
所述第二异常因子的获取方法包括：
在每个测点处，将待测时刻的邻域中所有时刻对应的温度数值作为解释变量，压力数值作为被解释变量，进行数据拟合，得到待测时刻的局部拟合参数；
在每个测点处，将所有对比时刻对应的温度数值作为解释变量，压力数值作为被解释变量，进行数据拟合，得到全局拟合参数；
在所有测点处，对待测时刻的局部拟合参数和全局拟合参数之间的差异进行综合分析，得到待测时刻的第二异常因子；
所述异常特征值的获取方法包括：
根据不同次侧测点的温度时序数据之间的差异情况以及相关情况，得到每个时刻的异常修正参数；
利用每个时刻的异常修正参数对初始异常特征值进行加权调整，得到每个时刻的异常特征值；
所述异常修正参数的获取方法包括：
对于任意一个时刻，基于该时刻下一次侧出口的温度数值与二次侧进口的温度数值之间的差异，确定该时刻下的能量损耗值；基于该时刻下一次侧进口的温度数值与二次侧出口的温度数值之间的差异以及二次侧出口的温度数值，确定该时刻下的换热效率；
确定每个时刻对应的邻域，在邻域内，结合所有时刻下的能量损耗值的波动情况以及换热效率的波动情况，得到每个时刻的第一修正因子；计算邻域内所有时刻下的能量损耗值和换热效率之间的皮尔逊相关系数，作为每个时刻的第二修正因子；
基于所述第一修正因子以及第二修正因子确定每个时刻的异常修正参数，且所述第一修正因子与异常修正参数呈正相关，第二修正因子与所述异常修正参数呈负相关。
2.根据权利要求1所述的一种板式热交换器机组能效评估方法，其特征在于，所述异常时刻的获取方法包括：将异常特征值归一化后的值大于预设异常阈值的时刻作为异常时刻。
3.根据权利要求1所述的一种板式热交换器机组能效评估方法，其特征在于，所述进行能效评估，包括：当评价指标大于预设一级阈值时，判断板式热交换器机组的能效等级为一级；当评价指标大于二级阈值而小于或等于预设一级阈值时，判断板式热交换器机组的能效等级为二级；当评价指标小于或等于预设二级阈值时，判断板式热交换器机组的能效等级为三级。
4.一种板式热交换器机组能效评估系统，其特征在于，所述系统包括：数据获取模块，用于在预设时段内，获取板式热交换器机组在各个测点下的温度时序数据和压力时序数据，所述测点包括一次侧进出口和二次侧进出口；
异常特征分析模块，用于基于同次侧测点下的压力时序数据之间的局部差异性，确定预设时段内每个时刻的受干扰程度值；综合各个测点处的温度时序数据和压力时序数据的局部变化情况和全局变化情况之间的差异性，以及预设时段内每个时刻的受干扰程度值，确定预设时段内每个时刻的初始异常值；
异常时刻确定模块，用于根据不同次侧测点的温度时序数据之间的差异情况以及相关情况，对初始异常值进行修正，得到预设时段内每个时刻的异常特征值；基于所述异常特征值在所有时刻中确定异常时刻；
能效评估模块，用于基于所有异常时刻对应的温度数据和压力数据，计算板式热交换器机组的评价指标，并进行能效评估；
所述受干扰程度值的获取方法包括：
在同次侧测点下，计算进口处的压力时序数据与出口处的压力时序数据中每个时刻的数据值的差异，作为每个时刻的压力差异值；
确定每个时刻对应的邻域，基于邻域中所有时刻的压力差异值的波动程度，确定每个时刻的所述受干扰程度值；
所述初始异常值的获取方法包括：
在各个测点处，分析压力时序数据和温度时序数据之间的局部相关性与全局相关性之间的差异情况，确定每个时刻的第一异常因子；
在各个测点处，分析压力时序数据和温度时序数据之间的局部变化趋势与全局变化趋势之间的相似情况，确定每个时刻的第二异常因子；
综合每个时刻的第一异常因子、第二异常因子以及受干扰程度值，得到每个时刻的初始异常值，且第一异常因子、第二异常因子以及受干扰程度值均与所述初始异常值呈同向变动；
所述第一异常因子的获取方法包括：
确定每个时刻对应的邻域，任选一个时刻作为待测时刻，在每个测点处，计算待测时刻的邻域对应的温度时序数据和压力时序数据之间的相关系数，作为待测时刻的局部相关因子；在所述预设时段内，将除待测时刻邻域中的所有时刻之外的其他时刻作为对比时刻；在每个测点处，计算所有对比时刻对应的温度时序数据和压力时序数据之间的相关系数，作为全局相关因子；
将所有测点处，对待测时刻的局部相关因子和全局相关因子之间的差异进行综合分析，得到待测时刻的第一异常因子；
所述第二异常因子的获取方法包括：
在每个测点处，将待测时刻的邻域中所有时刻对应的温度数值作为解释变量，压力数值作为被解释变量，进行数据拟合，得到待测时刻的局部拟合参数；
在每个测点处，将所有对比时刻对应的温度数值作为解释变量，压力数值作为被解释变量，进行数据拟合，得到全局拟合参数；
在所有测点处，对待测时刻的局部拟合参数和全局拟合参数之间的差异进行综合分析，得到待测时刻的第二异常因子；
所述异常特征值的获取方法包括：
根据不同次侧测点的温度时序数据之间的差异情况以及相关情况，得到每个时刻的异常修正参数；
利用每个时刻的异常修正参数对初始异常特征值进行加权调整，得到每个时刻的异常特征值；
所述异常修正参数的获取方法包括：
对于任意一个时刻，基于该时刻下一次侧出口的温度数值与二次侧进口的温度数值之间的差异，确定该时刻下的能量损耗值；基于该时刻下一次侧进口的温度数值与二次侧出口的温度数值之间的差异以及二次侧出口的温度数值，确定该时刻下的换热效率；
确定每个时刻对应的邻域，在邻域内，结合所有时刻下的能量损耗值的波动情况以及换热效率的波动情况，得到每个时刻的第一修正因子；计算邻域内所有时刻下的能量损耗值和换热效率之间的皮尔逊相关系数，作为每个时刻的第二修正因子；
基于所述第一修正因子以及第二修正因子确定每个时刻的异常修正参数，且所述第一修正因子与异常修正参数呈正相关，第二修正因子与所述异常修正参数呈负相关。 说明书 : 一种板式热交换器机组能效评估方法及系统技术领域[0001] 本发明涉及板式热交换器机组能效评估技术领域，具体涉及一种板式热交换器机组能效评估方法及系统。背景技术[0002] 板式热交换器机组是一种高效的热交换设备，具有高效、节能、智能化、自动化等特点，适用于多种场合。通过评估可以确定板式热交换器机组的能源使用效率，识别是否存在效率低下的问题，或者存在故障等信息，可以更加全面了解设备性能、优化能源使用，对降低能耗和碳排放等具有重要意义。[0003] 在对板式热交换器机组进行能效评估时，通常通过各项指标数据，如压力数据和温度数据，从而计算EEI能效指标，作为能效评估的标准。但是由于在实际的能量传递过程中，板式热交换器机组可能会出现空转、堵塞等情况，均会导致指标数据出现异常，所以异常的数据点更能表征板式热交换器机组的真实能效。[0004] 现有技术在筛选异常数据点时，通常会对各项指标设置阈值进行判断，但是由于设备的运行状态可能受到多种因素的影响，例如：仅仅依赖固定的阈值可能会将正常的参数调整造成的数据变化误判为异常，从而无法正确的捕捉到所有的异常情况，那么计算出来的能效指标则会与实际能效存在偏差，导致能效评估结果的准确度降低。发明内容[0005] 为了解决仅仅依赖固定的阈值无法正确的捕捉到所有的异常情况，从而计算出来的能效指标会与板式热交换器组的真实能效存在偏差，导致能效评估结果的准确度较低的技术问题，本发明的目的在于提供一种板式热交换器机组能效评估方法及系统，所采用的技术方案具体如下：[0006] 在预设时段内，获取板式热交换器机组在各个测点下的温度时序数据和压力时序数据，所述测点包括一次侧进出口和二次侧进出口；[0007] 基于同次侧测点下的压力时序数据之间的局部差异性，确定预设时段内每个时刻的受干扰程度值；综合各个测点处的温度时序数据和压力时序数据的局部变化情况和全局变化情况之间的差异性，以及预设时段内每个时刻的受干扰程度值，确定预设时段内每个时刻的初始异常值；[0008] 根据不同次侧测点的温度时序数据之间的差异情况以及相关情况，对初始异常值进行修正，得到预设时段内每个时刻的异常特征值；基于所述异常特征值在所有时刻中确定异常时刻；[0009] 基于所有异常时刻对应的温度数据和压力数据，计算板式热交换器机组的评价指标，并进行能效评估。[0010] 进一步地，所述受干扰程度值的获取方法包括：[0011] 在同次侧测点下，计算进口处的压力时序数据与出口处的压力时序数据中每个时刻的数据值的差异，作为每个时刻的压力差异值；[0012] 确定每个时刻对应的邻域，基于邻域中所有时刻的压力差异值的波动程度，确定每个时刻的所述受干扰程度值。[0013] 进一步地，所述初始异常值的获取方法包括：[0014] 在各个测点处，分析压力时序数据和温度时序数据之间的局部相关性与全局相关性之间的差异情况，确定每个时刻的第一异常因子；[0015] 在各个测点处，分析压力时序数据和温度时序数据之间的局部变化趋势与全局变化趋势之间的相似情况，确定每个时刻的第二异常因子；[0016] 综合每个时刻的第一异常因子、第二异常因子以及受干扰程度值，得到每个时刻的初始异常值，且第一异常因子、第二异常因子以及受干扰程度值均与所述初始异常值呈同向变动。[0017] 进一步地，所述第一异常因子的获取方法包括：[0018] 确定每个时刻对应的邻域，任选一个时刻作为待测时刻，在每个测点处，计算待测时刻的邻域对应的温度时序数据和压力时序数据之间的相关系数，作为待测时刻的局部相关因子；在所述预设时段内，将除待测时刻邻域中的所有时刻之外的其他时刻作为对比时刻；在每个测点处，计算所有对比时刻对应的温度时序数据和压力时序数据之间的相关系数，作为全局相关因子；[0019] 将所有测点处，对待测时刻的局部相关因子和全局相关因子之间的差异进行综合分析，得到待测时刻的第一异常因子。[0020] 进一步地，所述第二异常因子的获取方法包括：[0021] 在每个测点处，将待测时刻的邻域中所有时刻对应的温度数值和压力数值进行数据拟合，得到待测时刻的局部拟合参数；[0022] 在每个测点处，将所有对比时刻对应的温度数值和压力数值进行数据拟合，得到全局拟合参数；[0023] 在所有测点处，对待测时刻的局部拟合参数和全局拟合参数之间的差异进行综合分析，得到待测时刻的第二异常因子。[0024] 进一步地，所述异常特征值的获取方法包括：[0025] 根据不同次侧测点的温度时序数据之间的差异情况以及相关情况，得到每个时刻的异常修正参数；[0026] 利用每个时刻的异常修正参数对初始异常特征值进行加权调整，得到每个时刻的异常特征值。[0027] 进一步地，所述异常修正参数的获取方法包括：[0028] 对于任意一个时刻，基于该时刻下一次侧出口的温度数值与二次侧进口的温度数值之间的差异，确定该时刻下的能量损耗值；基于该时刻下一次侧进口的温度数值与二次侧出口的温度数值之间的差异以及二次侧出口的温度数值，确定该时刻下的换热效率；[0029] 确定每个时刻对应的邻域，在邻域内，结合所有时刻下的能量损耗值的波动情况以及换热效率的波动情况，得到每个时刻的第一修正因子；根据邻域内所有时刻下的能量损耗值和换热效率的相关情况，得到每个时刻的第二修正因子；[0030] 基于所述第一修正因子以及第二修正因子确定每个时刻的异常修正参数，且所述第一修正因子与异常修正参数呈正相关，第二修正因子与所述异常修正参数呈负相关。[0031] 进一步地，所述异常时刻的获取方法包括：[0032] 将异常特征值归一化后的值大于预设异常阈值的时刻作为异常时刻。[0033] 进一步地，所述进行能效评估，包括：[0034] 当评价指标大于预设一级阈值时，判断板式热交换器机组的能效等级为一级；当评价指标大于二级阈值而小于或等于预设一级阈值时，判断板式热交换器机组的能效等级为二级；当评价指标小于或等于预设二级阈值时，判断板式热交换器机组的能效等级为三级。[0035] 本发明还提出了一种板式热交换器机组能效评估系统，所述系统包括：[0036] 数据获取模块，用于在预设时段内，获取板式热交换器机组在各个测点下的温度时序数据和压力时序数据，所述测点包括一次侧进出口和二次侧进出口；[0037] 异常特征分析模块，用于基于同次侧测点下的压力时序数据之间的局部差异性，确定预设时段内每个时刻的受干扰程度值；综合各个测点处的温度时序数据和压力时序数据的局部变化情况和全局变化情况之间的差异性，以及预设时段内每个时刻的受干扰程度值，确定预设时段内每个时刻的初始异常值；[0038] 异常时刻确定模块，用于根据不同次侧测点的温度时序数据之间的差异情况以及相关情况，对初始异常值进行修正，得到预设时段内每个时刻的异常特征值；基于所述异常特征值在所有时刻中确定异常时刻；[0039] 能效评估模块，用于基于所有异常时刻对应的温度数据和压力数据，计算板式热交换器机组的评价指标，并进行能效评估。[0040] 本发明具有如下有益效果：[0041] 在预设时段内，获取板式热交换器机组在各个测点下的温度时序数据和压力时序数据，测点包括了一次侧进出口和二次侧进出口。由于在正常运行状态下，板式热交换器机组内流体应保持一定的压力平衡，所以可以分析同次侧压力时序数据之间的局部差异性，确定每个时刻的受干扰程度值，在一定程度上反映了每个时刻对应的异常情况。基于在热交换过程中，温度和压力是维持机组热力平衡的重要因素，且二者之间具有较强的变化一致性，若出现异常，则会导致变化一致性被破坏，所以在每个时刻的受干扰程度值的基础上，综合了温度时序数据和压力时序数据的局部变化情况和全局变化情况之间的差异，确定每个时刻的初始异常值，此时的初始异常值能够较为全面的反映出各个时刻的异常情况。在进行热交换的过程中，热量会存在正常的损耗，在正常运行下，能量损耗也会处于较为稳定的状态，但是当一次侧正常的温度调整导致能量传输过程发生变化，导致数据发生变化时，容易被误判为异常，所以可以分析热交换过程中的能量损耗，用于对初始异常值进行修正，能量损耗则具体表现为热能损耗，所以分析了不同次侧测点的温度时序数据之间的差异情况以及相关情况，对初始异常值进行修正，得到了每个时刻的异常特征值，用于准确表征每个时刻的异常情况。由于异常时刻能够直接反映板式热交换器机组在运行过程中可能存在的问题或故障，而这些问题和故障往往会对能效产生显著影响，所以基于异常特征值筛选出异常时刻，并基于异常时刻对应的温度数据和压力数据计算板式热交换器机组的评价指标，并基于评价指标对板式热交换器机组的能效进行评估，能够获得更为全面且准确的能效评估结果，且为优化设备性能提供了更有价值的指导。附图说明[0042] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。[0043] 图1为本发明一个实施例所提供的一种板式热交换器机组能效评估方法的方法流程图；[0044] 图2为本发明一个实施例所提供的一种初始异常值的获取方法的方法流程图；[0045] 图3为本发明一个实施例所提供的一种异常特征值的获取方法的方法流程图；[0046] 图4为本发明一个实施例所提供的一种板式热交换器机组能效评估系统的系统框图；[0047] 图5为本发明一个实施例所提供的一种计算机设备的结构示意图；[0048] 图6为本发明一个实施例所提供的一种计算机可读存储介质的示意图。具体实施方式[0049] 为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种板式热交换器机组能效评估方法及系统，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。[0050] 除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。[0051] 下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种板式热交换器机组能效评估方法及系统的具体方案。[0052] 请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的一种板式热交换器机组能效评估方法的方法流程图，该方法包括以下步骤：[0053] 步骤S1：在预设时段内，获取板式热交换器机组在各个测点下的温度时序数据和压力时序数据，测点包括一次侧进出口和二次侧进出口。[0054] 板式热交换器机组是一种高效的热交换设备，由板式换热器、智能温控装置、循环泵、补水泵、稳压膨胀水箱等组成，具有高效、节能、智能化、自动化等特点，适用于如住宅小区、别墅、学校、商场、宾馆、饭店，以及工业生产中等。通过评估确定板式热交换器机组的能源使用效率，可以识别是否存在效率低下的问题，或者存在交换机故障等信息，从而更加全面了解设备性能、优化能源使用、降低成本、提升企业竞争力。[0055] 温度数据和压力数据是评估板式热交换器机组性能的关键指标，通过对温度数据和压力数据进行分析，可以了解板式热交换器机组在不同次侧测点下的温度和压力变化情况，同时，由于异常数据往往代表着评估过程中存在的显著误差，这些误差可能是由于仪表故障、板式热交换器机组的某些部件发生堵塞、泄漏或磨损等问题导致的。这些异常情况的存在会破坏系统的平衡关系，甚至可能威胁到板式热交换器机组的安全和整体运行。因此，通过异常数据来衡量板式热交换器机组的能效，可以更全面地了解机组的运行状况和性能特点。例如，可以分析板式热交换器机组的能效表现，找出影响能效的关键因素，并制定相应的优化方案。此外，还可以比较不同机组之间的能效差异，为选购和使用更加高效的热交换器提供参考依据等等。[0056] 板式热交换器机组的一次侧指的是热源测，二次侧指的是热负荷侧，也就是承受和利用热源的一侧，二者合作工作，从而发挥传递热量的作用，所以在本发明该实施例中，将一次侧的进出口以及二次侧的进出口设置为测点，并在测点处安装温度传感器和压力传感器，将水作为热交换器机组的测试流体，按照水?水无相变逆流测试工况进行；可以得到在预设时段内，每个测点处的温度时序数据以及压力时序数据。[0057] 需要说明的是，在进行能效评估之前，需对测试结构中的所有设备进行调试，从而初步保证能效评估结果的准确度，同时，分别调节一次侧的流量、入口温度，二次侧的流量、入口温度和出口温度至标准测试工况；预设时段设置为测试工况稳定后的30分钟，可将测试开始30分钟后视为测试工况稳定；数据采样时刻间隔设置为1s；那么预设时段中的时刻数为1800个；具体预设时段以及采样时刻间隔均可根据实施场景进行调整，在此不做限定。[0058] 步骤S2：基于同次侧测点下的压力时序数据之间的局部差异性，确定预设时段内每个时刻的受干扰程度值；综合各个测点处的温度时序数据和压力时序数据的局部变化情况和全局变化情况之间的差异性，以及预设时段内每个时刻的受干扰程度值，确定预设时段内每个时刻的初始异常值。[0059] 虽然调节至标准测试工况是为了使温度等参数达到特定值，但在实际运行中，这些参数可能会受到各种因素的影响而发生变化，如故障、外部因素等。因此，为了确定出现异常的时刻，可以从以下几个方面进行分析：当板式交换器机组正常运行时，流体应当保持一定的平衡，也就是压力数据应该具有一定的稳定性，所以可以基于同次侧测点下的压力时序数据之间的局部差异性，确定每个时刻的受干扰程度值；同时，正常情况下，温度数据和压力数据的变化具有相似性，因为其通常会受到相同因素的影响，如流量、负载等，然后，异常情况的出现会导致变化情况出现差异，所以在受干扰程度值的基础上，结合温度时序数据和压力时序数据的局部变化情况和全局变化情况之间的差异性，得到初始异常值，用于初步表征每个时刻的异常情况。[0060] 当板式热交换器机组没有堵塞、空转或者其他异常情况发生时，流体产生的压力应当维持稳定，如果压力出现突变，表现为不正常的波动或者偏差，则表明板式热交换器机组内部出现了异常，由于仅考虑某一时刻下的压力数据值的变化情况不足以准确评估该时刻下板式热交换器机组的运行状态，所以在本发明该实施例中，确定局部范围，基于局部范围内，同次侧测点的压力时序数据之间的差异性，确定每个时刻的受干扰程度值，用于表征每个时刻的运行状态。[0061] 优选地，本发明一个实施例中，受干扰程度值的获取方法包括：[0062] 首先在一次侧进出口的压力时序数据中，计算相同时刻下的压力数据值的差异，作为预设时段中每个时刻在一次侧下的压力差异值，此处的差异指代数值的差值绝对值；同理，在二次侧进出口的压力数据中，计算相同时刻下的压力数据值的差异，作为预设时段中每个时刻在二次侧下的压力差异值；此时，每个时刻均对应两个压力差异值；压力差异值表征了同次侧进出口之间流体的压力变化情况。[0063] 然后确定每个时刻对应的邻域，在每个时刻的邻域中，计算所有时刻的压力差异值的波动程度，在本发明该实施例中，具体利用方差表征波动程度，将所有时刻的压力差异值的方差作为每个时刻的受干扰程度值，记作 ，且干扰程度值越大，说明该时刻下，板式热交换器机组发生异常的可能性更高。[0064] 在本发明其他实施例中，也可通过以下方式计算每个时刻的受干扰程度值：[0065] 在每个时刻的邻域中，计算所有时刻在一次侧下的压力差异值的方差，作为第一干扰因子；同时，计算所有时刻在二次侧下的压力差异值的方差，作为第二干扰因子；最后将每个时刻对应的第一干扰因子与第二干扰因子的和值作为每个时刻的受干扰程度值，记作 ，同样的，干扰程度值越大，说明该时刻下，板式热交换器机组发生异常的可能性更高。[0066] 需要说明的是，每个时刻的邻域由每个时刻与其时刻距离最近的4个时刻组成，邻域的具体大小可根据实施场景进行调整，在此不做限定；同时，波动程度还可以由标准差进行表征，在此不做限定。[0067] 温度数据和压力数据是板式热交换器机组运行的两个关键参数，其变化情况可以反映板式热交换器机组的运行状态，且正常情况下，由于温度数据和压力数据受到相同因素的影响，如流量、负载等，会具有较为一致的变化情况，而在异常情况下，较为相似的变化情况则会发生突变；同时，局部分析可以关注到特定时间下的数据变化，这些变化可能由某种暂时性的干扰或异常事件引起，不易在全局数据中显现，而全局分析则有助于了解整个预设时段内数据的一般规律或趋势，提供一个基准，用于比较和评估局部数据的变化，通过比较全局数据和局部数据之间的差异，可以更全面的评估板式热交换器机组的运行状态。所以同样的，确定每个时刻对应的局部范围，基于局部范围内，分析各个测点处的压力时序数据与温度时序数据在局部变化情况以及全局变化情况之间的差异性，并且结合每个时刻的受干扰程度值，确定每个时刻的初始异常值，用于初步表征每个时刻的异常状态。[0068] 优选地，本发明一个实施例中，初始异常值的获取方法包括：[0069] 请参阅图2，其示出了本发明一个实施例中初始异常值的获取方法的方法流程图，该方法包括以下步骤：[0070] 步骤S201：在各个测点处，分析压力时序数据和温度时序数据之间的局部相关性与全局相关性之间的差异情况，确定每个时刻的第一异常因子。[0071] 温度数据与压力数据之间的相关性可以解释两种参数之间的内在联系，反映板式热交换器机组的状态，当相关性发生显著变化时，则可能意味着板式热交换器机组内部存在某种异常或故障。[0072] 确定每个时刻对应的邻域，为了便于解释和说明，在此任选一个时刻作为待测时刻，在每个测点处，计算待测时刻的邻域内所有时刻对应的温度时序数据和压力时序数据之间的皮尔逊相关系数，作为待测时刻的局部相关因子，此时，由于在本发明实施例中存在四个测点，所以待测时刻具有四个局部相关因子，局部相关因子表征了在局部范围内，温度时序数据和压力时序数据之间的相关性。[0073] 在分析温度时序数据和压力时序数据时，为了避免待测时刻的局部邻域对整体数据存在影响，所以在预设时段内，将除待测时刻邻域中所有时刻之外的其他时刻作为对比时刻；并在每个测点处，计算所有对比时刻对应的温度时序数据和压力时序数据之间的皮尔逊相关系数，作为全局相关因子，此时，由于本发明实施中存在四个测点，所以待测时刻具有四个全局相关因子，全局相关因子表征了在全局范围内，温度时序数据和压力时序数据之间的相关性。[0074] 最后将所有测点下，待测时刻的局部相关因子和全局相关因子之间的差异进行综合分析，得到待测时刻的第一异常因子。待测时刻以时刻为例，第一异常因子的公式模型具体可以例如为：[0075] ；[0076] 其中， 表示待测时刻的第一异常因子；表示测点的总数； 表示待测时刻在第个测点处的局部相关因子； 表示待测时刻在第个测点处的全局相关因子。[0077] 在第一异常因子的公式模型中，在所有的温度时序数据与压力时序数据中，去除待测时刻的邻域对应的数据之后，计算每个测点的剩余的温度时序数据与剩余的压力时序数据之间的皮尔逊相关系数，作为全局相关因子，此时，全局相关因子表征了在每个测点下，温度时序数据与压力时序数据整体上的相关情况；同样，计算每个测点下，待测时刻的邻域对应的温度时序数据和压力时序数据之间的皮尔逊相关系数，作为局部相关因子，该值表征了待测时刻对应的局部范围内，温度时序数据和压力时序数据之间的相关情况；随后将全局相关因子与局部相关因子求差异，得到 ，该差异值越大，说明在待测时刻对应的局部范围内，其温度与压力之间的关系与整体数据表征出来的关系存在显著偏差，那么在该测时刻处，则有可能是受到了异常情况的干扰。[0078] 在本发明其他实施例中，第一异常因子的公式模型也可如下：[0079] ；[0080] 其中， 表示待测时刻的第一异常因子；表示测点的总数； 表示待测时刻在第个测点处的局部相关因子； 表示待测时刻在第个测点处的全局相关因子。[0081] 在该公式模型中，计算了待测时刻的所有局部相关因子的和值，得到 ，该值表征，在所有测点处，温度和压力之间的局部相关的综合情况，然后计算了待测时刻的所有全局相关因子的和值，得到 ，该值表征在所有测点处，温度和压力之间的全局相关的综合情况；正常情况下，局部相关的综合情况与全局相关的综合情况应保持一致，而当板式热交换器机组发生异常时，局部相关的综合情况与全局相关的综合情况之间的偏差会越显著，所以计算二者的差异，作为第一异常因子。[0082] 需要说明的是，皮尔逊相关系数的计算过程为本领域技术人员熟知的过程，在此不做赘述；每个时刻的邻域由每个时刻与其时刻距离最近的4个时刻组成，邻域的具体大小可根据实施场景进行调整，在此不做限定。[0083] 步骤S202：在各个测点处，分析压力时序数据和温度时序数据之间的局部变化趋势与全局变化趋势之间的相似情况，确定每个时刻的第二异常因子。[0084] 在步骤S201中，利用皮尔逊相关系数评估了线性关系的强度，并分析了局部数据和全局数据之间的变化情况的差异性。由于数据的变化情况还可以由数据的变化趋势进行表征，当板式热交换器机组正常运行时，温度数据和压力数据之间的变化趋势也会呈现出较为稳定的特征，而数据的变化趋势则可以由数据点拟合后的模型的拟合参数进行表征。[0085] 所以，在每个测点处，将待测时刻的邻域中所有时刻对应的温度数值和压力数值进行数据拟合，具体可以将温度数值作为解释变量，压力数值作为被解释变量，得到待测时刻的局部拟合参数。[0086] 在每个测点处，对所有对比时刻对应的温度数值和压力数值进行数据拟合，同样的，将温度数值作为解释变量，压力数值作为被解释变量，得到全局拟合参数。[0087] 将所有测点下，待测时刻的局部拟合参数和全局拟合参数之间的差异进行综合分析，比较局部与全局的变化趋势是否一致，得到待测时刻的第二异常因子。在本发明该实施例中，进行数据拟合时采用线性拟合，所以拟合参数包括斜率和截距，待测时刻以时刻为例，第二异常因子的公式模型具体可以例如为：[0088] ；[0089] 其中， 表示待测时刻的第二异常因子；表示测点的总数； 表示待测时刻在第个测点处的局部拟合参数中的斜率值； 表示待测时刻在第个测点处的全局拟合参数中的斜率值； 表示待测时刻在第 个测点处的局部拟合参数中的截距； 表示待测时刻在第个测点处的全局拟合参数中的截距。[0090] 在第二异常因子的公式模型中，通过对温度数值和压力数值进行数据拟合，得到待测时刻对应的局部拟合参数以及全局拟合参数，局部拟合参数则代表了待测时刻对应的局部范围内，压力和温度进行拟合后的数据变化趋势，全局拟合参数代表了除待测时刻对应的局部范围外的压力和温度拟合后的数据变化趋势，也就是整体趋势，然后将局部拟合参数与全局拟合参数求差异，此时，差异越大，则说明在待测时刻对应的局部范围内，温度与压力之间的变化趋势特征发生了突变，则认为在待测时刻处，极有可能受到了异常状况的影响。[0091] 第二异常因子的公式模型还可以例如为：[0092] ；[0093] 其中， 表示待测时刻的第二异常因子；表示测点的总数； 表示待测时刻在第个测点处的局部拟合参数中的斜率值； 表示待测时刻在第个测点处的全局拟合参数中的斜率值； 表示待测时刻在第 个测点处的局部拟合参数中的截距； 表示待测时刻在第个测点处的全局拟合参数中的截距。[0094] 在上述公式模型中，将局部拟合参数进行结合，得到 ，同样的，将全局拟合参数进行结合，得到 ，然后计算二者之间的差异，当 越大时，说明待测时刻对应的邻域内，压力和温度之间的变化趋势与全局表征出来的特征偏差较大，同样反映了在待测时刻处，极有可能受到了异常状况的影响。[0095] 在本发明其他实施例中，在进行数据拟合时，可以参考多种拟合模型，保持局部拟合以及全局拟合使用的拟合模型一致即可，具体拟合模型不做限定。[0096] 需要说明的是，数据拟合得到拟合参数的过程为本领域技术人员熟知的过程，在此不做赘述。[0097] 步骤S203：综合每个时刻的第一异常因子、第二异常因子以及受干扰程度值，得到每个时刻的初始异常值。[0098] 由于第一异常因子、第二异常因子以及受干扰程度值均可表征待测时刻的异常情况，所以可见三者进行综合，从多个角度全面评估待测时刻下，板式热交换器机组的运行状态，待测时刻的初始异常值的公式模型具体可以例如为：[0099] ；[0100] 其中， 表示待测时刻的初始异常值； 表示待测时刻的受干扰程度值； 表示待测时刻的第一异常因子； 表示待测时刻的第二异常因子； 表示归一化函数。[0101] 在初始异常值的公式模型中，由于第一异常因子、第二异常因子以及受干扰程度值均越大，表征待测时刻异常的可能性越高，所以第一异常因子、第二异常因子以及受干扰程度值均与待测时刻的初始异常值呈同向变动，故将三者的和值进行归一化处理，得到待测时刻的初始异常值，且初始异常值越大，说明待测时刻的异常可能性越高。[0102] 在本发明其他实施例中，也可将第一异常因子、第二异常因子以及受干扰程度值三者的乘积进行归一化处理后的值，作为待测时刻的初始异常值。[0103] 步骤S3：根据不同次侧测点的温度时序数据之间的差异情况以及相关情况，对初始异常值进行修正，得到预设时段内每个时刻的异常特征值；基于异常特征值在所有时刻中确定异常时刻。[0104] 基于前述过程对压力时序数据的变化情况以及温度时序数据和压力时序数据之间的变化关系进行分析，可以确定每个时刻的初始异常值，由于同一时刻下不同测点的异常表现具有一定的延迟效应，因此需要修正。[0105] 在板式热交换器机组正常运行过程中，由于受到压力、流量、温度等相关因素的限制，能量损耗也会维持一个较为稳定的特征，而当板式热交换器机组发生故障时，如出现空转、堵塞等，能量损耗则会呈现出明显的波动趋势。所以可以分析热量交换过程中的能量损耗等情况，进一步判断异常数据，由于在热交换过程中，能量表现为热量，而热量主要可以由温度数据进行表征，所以根据不同次侧测点的温度时序数据之间的差异情况以及相关情况，对初始异常值进行修正，得到每个时刻的异常特征值，并基于异常特征值确定异常时刻。[0106] 优选地，本发明一个实施例中，异常特征值的获取方法包括：[0107] 请参阅图3，其示出了本发明一个实施例中异常特征值的获取方法的方法流程图，该方法包括以下步骤：[0108] 步骤S301：根据不同次侧测点的温度时序数据之间的差异情况以及相关情况，得到异常修正参数。[0109] 在分析板式热交换器机组能效时，还要评价其能量损耗以及换热效率，能量损耗通常与热量传递过程中的热量损失相关，一次侧出口温度与二次侧进口温度之间的差异直接反映了在热量从一次侧传递到二次侧过程中可能损失的那部分热量。这是因为这个温差代表了热量在传递过程中未能完全转换或传递的部分，因此可以作为计算能量损耗的一个指标。[0110] 故对于任意一个时刻，基于该时刻下一次侧出口的温度数值与二次侧进口的温度数值之间的差异，确定该时刻下的能量损耗值。能量损耗值的公式模型包括：[0111] ；[0112] 其中，表示每个时刻下的能量损耗值； 表示在二次侧进口处，每个时刻的温度数值； 表示在一次侧出口处，每个时刻的温度数值； 表示归一化函数；表示预设第一参数。[0113] 在能量损耗值的公式模型中，当每个时刻在二次侧进口处的温度数值与一次侧出口处的温度值的比值 越大，说明在热量传递过程中，能量损耗较低，反之，该比值越。得髟谌攘看莨讨，能量损耗较高，所以将该比值归一化处理后的值进行负相关映射，实现逻辑关系矫正，得到能量损耗值。[0114] 需要说明的是，预设第一参数 的作用为防止分母为0，在此可取值为0.001，具体数值可根据实施场景进行调整，在此不做限定。[0115] 换热效率反映了热交换器将热量从一次侧传递到二次侧的能力。使用一次侧进口和二次侧出口的温度差异来计算换热效率的原因在于：这两个温度点分别代表了热量传递的起始和结束状态。通过比较这两个点的温度差异，可以评估热量传递的效果，即有多少热量被成功地从一次侧传递到二次侧。[0116] 故基于该时刻下一次侧进口的温度数值与二次侧出口的温度数值之间的差异以及二次侧出口的温度数值，确定该时刻下的换热效率。换热效率的公式模型具体可以例如为：[0117] ；[0118] 其中， 表示每个时刻下的换热效率； 表示在一次侧进口下，每个时刻的温度数值； 表示在二次侧出口下，每个时刻的温度数值；表示预设第二参数。[0119] 在换热效率的公式模型中，计算每个时刻在一次侧进口的温度数值与二次侧出口的温度数值之间的差异，得到 ，该值反映了在整个热交换过程中，热量传递的起始和结束状态之间的差异，然后将该差值作为分母部分，将结束状态时的温度值作为分子部分，从而衡量每个时刻下的换热效率。[0120] 需要说明的是，预设第二参数 的作用为防止分母为0，在此可取值为0.001，具体数值可根据实施场景进行调整，在此不做限定。[0121] 因为板式热交换器机组在正常运行状态下，能量损耗以及换热效率应该处于相对稳定的状态，所以确定每个时刻对应的邻域，在邻域内，结合所有时刻下的能量损耗值的波动情况以及换热效率的波动情况，波动情况具体由方差进行表征，也就是将每个时刻对应的邻域内所有时刻的能量损耗值的方差以及换热效率的方差的和值，作为每个时刻的第一修正因子，记作 ，且第一修正因子越大，说明发生异常的可能性越高。需要说明的是，波动情况还可以由标准差进行表征，在此不做限定。[0122] 在本发明其他实施例中，也可通过以下方式计算第一修正因子。[0123] 一阶差分序列可以反映出相邻数据的变化趋势，如果板式热交换器机组发生了异常，那么能量损耗以及换热效率均会出现异常的变化趋势，所以在每个时刻对应的邻域中，计算所有时刻的能量损耗值的一阶差分序列，作为能量损耗序列；同理，计算所有时刻的换热效率的一阶差分序列，作为换热效率序列。然后将能量损耗序列中所有数值的方差与换热效率序列中所有数值的方差的和值，作为每个时刻的第一修正因子，记作 ，且第一修正因子越大，说明发生异常的可能性越高。[0124] 虽然能量损耗值以及换热效率的异常波动可能是由于故障异常引起的，但是一次侧正常的温度变化会导致板式热交换器机组的换热效率发生变化，其可能会导致能量损耗值发生波动，所以需要排除这种情况的干扰，故根据每个时刻的邻域中所有时刻下的能量损耗值和换热效率的相关情况，相关情况可以由计算得到的皮尔逊相关系数进行表征，从而得到每个时刻的第二修正因子，记作 ，此时第二修正因子越接近1，说明能量损耗值以及换热效率的异常波动为正常的温度调整导致的。[0125] 基于第一修正因子以及第二修正因子确定每个时刻的异常修正参数，且第一修正因子与异常修正参数呈正相关，第二修正因子与异常修正参数呈负相关。异常修正参数的公式模型具体可以例如为：[0126] ；[0127] 其中， 表示每个时刻下的异常修正参数； 表示每个时刻下的第一修正因子；表示每个时刻下的第二修正因子； 表示归一化函数。[0128] 在异常修正参数的公式模型中，当某个时刻对应的第一修正因子越大，说明在该时刻对应的局部范围内，热量损耗以及换热效率发生了异常，认为该时刻下板式热交换器机组可能出现了故障或异常；而当某个时刻对应的第二修正因子越大时，说明在该时刻对应的局部范围内，发生的能量损耗以及换热效率的波动可能是正常的温度调整造成的，那么该时刻下板式热交换器机组发生故障或异常的可能性应该降低，故对第二修正因子进行负相关映射，实现逻辑关系矫正，得到 。最后将 与第一修正因子的乘积进行归一化处理，得到异常修正参数，且异常修正参数越大，说明该时刻下，板式热交换器机组发生异常的可能性更高。[0129] 步骤S302：利用每个时刻的异常修正参数对初始异常特征值进行加权调整，得到每个时刻的异常特征值。[0130] 异常特征值的公式模型包括：[0131] ；[0132] 其中， 表示每个时刻的异常特征值； 表示每个时刻的异常修正参数； 表示每个时刻的初始异常值。[0133] 在异常特征值的公式模型中，由于某个时刻的异常修正参数越大，说明该时刻下发生异常的可能性越高，并且，某个时刻的初始异常值越大，也说明该时刻下发生异常的可能性越高，故将异常修正参数以及初始异常值的乘积作为每个时刻下的异常特征值，且异常特征值越大，说明该时刻下板式热交换器机组发生异常或故障的可能性越高。[0134] 至此，基于上述过程可以获取每个时刻对应的异常特征值，然后根据异常特征值在所有的时刻中确定异常时刻。[0135] 优选地，本发明一个实施例中，异常时刻的获取方法包括：[0136] 为了便于比较，可以将所有时刻的异常特征值进行归一化处理，得到归一化后的异常特征值，然后将归一化后的异常特征值大于预设异常阈值的时刻，作为异常时刻。需要说明的是，归一化的方法可以使用最大最小值归一化，也可使用归一化函数，如 ，具体归一化方法不做限制；且预设异常阈值设置为0.6，具体数值可根据实施场景进行调整，在此不做限定。[0137] 在本发明其他实施例中，也可将所有时刻的异常特征值进行降序排列，得到排序序列，然后将该排序序列中前预设数量个异常特征值对应的时刻作为异常时刻，预设数量设置为所有时刻总数的四分之一，具体数量可根据实施场景进行调整，在此不做限定。[0138] 步骤S4：基于所有异常时刻对应的温度数据和压力数据，计算板式热交换器机组的评价指标，并进行能效评估。[0139] 异常时刻对应的数据点往往隐藏着板式热交换器机组的性能下降、发生故障等情况，而能效评估不仅是对板式热交换器机组的检查，更是对能效优化的一次探索，所以通过对异常时刻对应的数据进行分析，不仅可以有助于捕捉在正常操作条件下可能被忽略的问题，同时还可以找出影响能效的关键因素，进而提高能效评估的准确度，以及优化板式热交换器机组的配置等用于提高能效，所以在本发明该实施例中，主要聚焦于异常时刻对应的数据并利用其来评估板式热交换器机组的能效。[0140] 优选地，本发明一个实施例中，基于所有异常时刻对应的温度数据和压力数据，计算板式热交换器机组的评价指标，并进行能效评估，包括：[0141] 将所有异常时刻对应的数据点作为异常数据点，由于共有四个测点，所以每个异常时刻会对应八个异常数据点，分别在一次侧进出口的压力时序数据和温度时序数据以及二次侧进出口的温度时序数据和压力时序数据中。[0142] 在本发明该实施例中，基于以下公式计算每个异常时刻下的能效指标：[0143] ；[0144] ；[0145] ；[0146] ；[0147] ；[0148] 其中， 表示每个异常时刻下的能效指标； 表示每个异常时刻下的传热系数；表示一次侧流体压力梯度的权重系数； 表示一次侧进出口压力差；表示一次侧纵向角孔中心距； 表示二次侧流体压力梯度的权重系数； 表示二次侧进出口压力差； 表示二次侧纵向角孔中心距；表示一次侧流体的体积流量； 表示一次侧流体密度；表示一次侧定压比热容； 表示每个异常时刻在一次侧进口处的温度数值； 表示每个异常时刻在一次侧出口处的温度数值；表示二次侧流体的体积流量； 表示二次侧流体密度；表示二次侧定压比热容； 表示每个异常时刻在二次侧进口处的温度数值； 表示每个异常时刻在二次侧出口处的温度数值；表示传热面积； 表示以自然常数 为底的对数函数。[0149] 需要说明的是，流体密度、传热面积以及纵向角孔中心距均为板式热交换器机组的固定参数，为已知量，流体密度以及定压比热容也为已知量；而体积流量可以通过设置流量计进行测量，压力差可以通过设置压差计进行测量也可利用压力数值进行计算得到；以上公式的构建均为公知技术，在此不做赘述；权重系数 和 都取值为0.5。[0150] 至此，利用EEI评价指标的计算方法可以求得每个异常时刻下板式热交换器机组的能效指标；为了便于比较，最后将所有异常时刻的能效指标的均值进行归一化处理，得到板式热交换器机组的评价指标；且评价指标越大，说明板式热交换器机组的能效越好；具体归一化的方法可以使用最大最小值归一化或使用 归一化函数等。[0151] 将板式热交换器机组的能效设置为3级，当评价指标大于一级阈值时，认为板式热交换器机组的能效等级为一级；当评价指标大于二级阈值却小于或等于一级阈值时，认为板式热交换器机组的能效等级为二级；当评价指标小于或等于二级阈值时，认为板式热交换器机组的能效等级为三级。其中，一级阈值设置为0.6，二级阈值设置为0.4，具体数值可根据实施场景进行调整，在此不做限定。[0152] 在本发明其他实施例中，也可使用以下方法确定评价指标。[0153] 功效比可以反映了板式热交换器机组的性能效率和能量传递效果，所以可以计算每个异常时刻下的功效比。功效比的公式模型包括：[0154] ；[0155] 其中，表示每个异常时刻下的功效比；表示一次侧流体的体积流量；表示一次侧流体密度；表示一次侧定压比热容； 表示每个异常时刻在一次侧进口处的温度数值；表示每个异常时刻在一次侧出口处的温度数值； 表示二次侧流体的体积流量；表示二次侧流体密度；表示二次侧定压比热容； 表示每个异常时刻在二次侧进口处的温度数值； 表示每个异常时刻在二次侧出口处的温度数值； 表示一次侧进出口压力差；表示二次侧进出口压力差；表示二次侧泵的电机电功率。[0156] 利用功效比的计算方法可以求得每个异常时刻下板式热交换器机组的功效比；为了便于比较，最后将所有异常时刻的功效比的均值进行归一化处理，得到板式热交换器机组的评价指标；且评价指标越大，说明板式热交换器机组的能效越好；具体归一化的方法可以使用最大最小值归一化或使用 归一化函数等。[0157] 需要说明的是，功效比公式模型的构建为公知技术，在此不做赘述。[0158] 为了方便运算，本发明实施例中所参与运算的所有指标数据均经过数据预处理，进而取消量纲影响。具体去量纲影响的手段为本领域技术人员熟知的技术手段，在此不做限定。[0159] 综上所述，在预设时段内，获取板式热交换器机组在各个测点下的温度时序数据和压力时序数据，测点包括了一次侧进出口和二次侧进出口。由于在正常运行状态下，板式热交换器机组内流体应保持一定的压力平衡，所以可以分析同次侧压力时序数据之间的局部差异性，确定每个时刻的受干扰程度值，在一定程度上反映了每个时刻对应的异常情况。基于在热交换过程中，温度和压力是维持机组热力平衡的重要因素，且二者之间具有较强的变化一致性，若出现异常，则会导致变化一致性被破坏，所以在每个时刻的受干扰程度值的基础上，综合了温度时序数据和压力时序数据的局部变化情况和全局变化情况之间的差异，确定每个时刻的初始异常值，此时的初始异常值能够较为全面的反映出各个时刻的异常情况。在进行热交换的过程中，热量会存在正常的损耗，在正常运行下，能量损耗也会处于较为稳定的状态，但是当一次侧正常的温度调整导致能量传输过程发生变化，导致数据发生变化时，容易被误判为异常，所以可以分析热交换过程中的能量损耗，用于对初始异常值进行修正，能量损耗则具体表现为热能损耗，所以分析了不同次侧测点的温度时序数据之间的差异情况以及相关情况，对初始异常值进行修正，得到了每个时刻的异常特征值，用于准确表征每个时刻的异常情况。由于异常时刻能够直接反映板式热交换器机组在运行过程中可能存在的问题或故障，而这些问题和故障往往会对能效产生显著影响，所以基于异常特征值筛选出异常时刻，并基于异常时刻对应的温度数据和压力数据计算板式热交换器机组的评价指标，并基于评价指标对板式热交换器机组的能效进行评估，能够获得更为全面且准确的能效评估结果，且为优化设备性能提供了更有价值的指导。[0160] 本发明实施例还提供了一种板式热交换器机组能效评估系统，请参阅图4，系统包括：[0161] 数据获取模块401，用于在预设时段下，获取板式热交换器机组在各个测点下的温度时序数据和压力时序数据，所述测点包括一次侧进出口和二次侧进出口；[0162] 异常特征分析模块402，用于基于同次侧测点下的压力时序数据之间的局部差异性，确定每个时刻的受干扰程度值；综合各个测点处的温度时序数据和压力时序数据的局部变化情况和全局变化情况之间的差异性，以及每个时刻的受干扰程度值，确定每个时刻的初始异常值；[0163] 异常时刻确定模块403，用于根据不同次侧测点的温度时序数据之间的差异情况以及相关情况，对初始异常值进行修正，得到每个时刻的异常特征值；基于所述异常特征值在所有时刻中确定异常时刻；[0164] 能效评估模块404，用于基于所有异常时刻对应的温度数据和压力数据，计算板式热交换器机组的评价指标，并进行能效评估。[0165] 需要说明的是：上述实施例提供的系统，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将计算机设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的一种板式热交换器机组能效评估系统与一种板式热交换器机组能效评估方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。[0166] 请参阅图5，其示出了本发明一个实施例所提供的一种计算机设备的结构示意图，包括处理器500，存储器501，总线502以及通信接口503，所述处理器500、通信接口503和存储器501通过总线502连接；其中，存储器501可能包含高速随机存取存储器，总线502可以是ISA总线、PCI总线或EISA总线等，处理器500可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力；存储器501中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行时实现一种板式热交换器机组能效评估方法中的步骤。[0167] 本发明实施例还提供一种与前述实施方式所提供的方法相对应的计算机可读存储介质，请参阅图6，其示出的存储介质为光盘，其上存储有计算机程序（即程序产品），所述计算机程序在被处理器运行时，会执行前述任意实施方式所提供的方法。[0168] 需要说明的是，所述计算机可读存储介质的例子还可以包括，但不限于相变内存（PRAM）、静态随机存取存储器（SRAM）、动态随机存取存储器（DRAM）、只读存储器（ROM）、其他光学、磁性存储介质，在此不做一一赘述。[0169] 需要说明的是：上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。[0170] 本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。

专利地区：吉林

专利申请日期：2024-07-05

专利公开日期：2024-10-22

专利公告号：CN118427567B