本发明涉及主蒸汽流量校正，尤其涉及一种主蒸汽流量的校正方法、装置、终端设备及存储介质。
背景技术：
1、在火电厂中，火电厂汽轮机主蒸汽流量直接关系到煤耗率和热耗率的计算结果的准确性，同时也是锅炉状态监测、控制优化以及整个火电厂经济效益分析的基础。现有的主蒸汽流量校正方法通常依赖于经验公式或标准曲线，这些固化的校正方法往往是在特定条件下得到的，经验公式或标准曲线的适用范围有限，在对主蒸汽流量进行校正时无法结合测量环境因素对主蒸汽流量进行校正，从而使得校正结果的准确性下降。
技术实现思路
1、本发明实施例提供一种主蒸汽流量的校正方法、装置、终端设备及存储介质，能提高主蒸汽流量校正准确性。
2、本发明一实施例提供一种主蒸汽流量的校正方法，包括：获取待校正主蒸汽流量和主蒸汽流量关联数据；其中，所述主蒸汽流量关联数据包括：机组前蒸汽压力值、机组后蒸汽压力值、机组前蒸汽热力学温度值和发电量；
3、将所述待校正主蒸汽流量和主蒸汽流量关联数据输入校正模型，以使所述校正模型提取待校正主蒸汽流量的第一特征和主蒸汽流量关联数据的第二特征，并根据所述第一特征和第二特征输出主蒸汽流量校正值和主蒸汽流量关联校正数据；其中，所述主蒸汽流量关联校正数据包括：机组前蒸汽压力校正值、机组后蒸汽压力校正值、机组前蒸汽热力学温度校正值。
4、进一步地，所述校正模型的构建包括：
5、获取若干训练样本；其中，每一训练样本包括：主蒸汽流量样本值、主蒸汽流量额定值、机组前蒸汽压力样本值、机组前蒸汽压力额定值、机组后蒸汽压力样本值、机组后蒸汽压力额定值、机组前蒸汽热力学温度样本值、机组前蒸汽热力学温度额定值和发电量样本；
6、构建初始校正模型，以所述训练样本对初始校正模型进行迭代训练，直至初始校正模型达到预设收敛条件时，生成所述校正模型。
7、进一步地，所述初始校正模型包括：编码器和解码器；
8、所述以所述训练样本对初始校正模型进行迭代训练，包括：
9、在每一次迭代训练时，将训练样本输入编码器，以使所述编码器提取主蒸汽流量样本值的第一样本特征、主蒸汽流量额定值的第二样本特征、机组前蒸汽压力样本值的第三样本特征、机组前蒸汽压力额定值的第四样本特征、机组后蒸汽压力样本值的第五样本特征、机组后蒸汽压力额定值的第六样本特征、机组前蒸汽热力学温度样本值的第七样本特征、机组前蒸汽热力学温度额定值的第八样本特征和发电量样本的第九样本特征；
10、将所述第一样本特征、第二样本特征、第三样本特征、第四样本特征、第五样本特征、第六样本特征、第七样本特征、第八样本特征和第九样本特征传输至解码器，以使所述解码器根据第一样本特征输出第一重构值，根据第三样本特征输出第二重构值，根据第五样本特征输出第三重构值，根据第七样本特征输出第四重构值；
11、根据第一重构值、第二重构值、第三重构值、第四重构值、第二样本特征、第四样本特征、第六样本特征和第八样本特征确定误差函数，并根据所述误差函数对解码器和编码器的网络参数进行更新。
12、进一步地，在获取若干训练样本之后，还包括：
13、对各训练样本进行数据预处理；其中，所述数据预处理包括：异常值处理、缺失值填补、数据标准化和数据归一化。
14、在上述方法项实施例的基础上，本发明对应提供了装置项实施例；
15、本发明一实施例对应提供了一种主蒸汽流量的校正装置，包括：数据获取模块以及校正模块；
16、所述数据获取模块，用于获取待校正主蒸汽流量和主蒸汽流量关联数据；其中，所述主蒸汽流量关联数据包括：机组前蒸汽压力值、机组后蒸汽压力值、机组前蒸汽热力学温度值和发电量；
17、所述校正模块，用于将所述待校正主蒸汽流量和主蒸汽流量关联数据输入校正模型，以使所述校正模型提取待校正主蒸汽流量的第一特征和主蒸汽流量关联数据的第二特征，并根据所述第一特征和第二特征输出主蒸汽流量校正值和主蒸汽流量关联校正数据；其中，所述主蒸汽流量关联校正数据包括：机组前蒸汽压力校正值、机组后蒸汽压力校正值、机组前蒸汽热力学温度校正值。
18、进一步地，还包括校正模型构建模块；
19、所述校正模型构建模块，用于获取若干训练样本；其中，每一训练样本包括：主蒸汽流量样本值、主蒸汽流量额定值、机组前蒸汽压力样本值、机组前蒸汽压力额定值、机组后蒸汽压力样本值、机组后蒸汽压力额定值、机组前蒸汽热力学温度样本值、机组前蒸汽热力学温度额定值和发电量样本；构建初始校正模型，以所述训练样本对初始校正模型进行迭代训练，直至初始校正模型达到预设收敛条件时，生成所述校正模型。
20、进一步地，所述初始校正模型包括：编码器和解码器；
21、所述以所述训练样本对初始校正模型进行迭代训练，包括：
22、在每一次迭代训练时，将训练样本输入编码器，以使所述编码器提取主蒸汽流量样本值的第一样本特征、主蒸汽流量额定值的第二样本特征、机组前蒸汽压力样本值的第三样本特征、机组前蒸汽压力额定值的第四样本特征、机组后蒸汽压力样本值的第五样本特征、机组后蒸汽压力额定值的第六样本特征、机组前蒸汽热力学温度样本值的第七样本特征、机组前蒸汽热力学温度额定值的第八样本特征和发电量样本的第九样本特征；
23、将所述第一样本特征、第二样本特征、第三样本特征、第四样本特征、第五样本特征、第六样本特征、第七样本特征、第八样本特征和第九样本特征传输至解码器，以使所述解码器根据第一样本特征输出第一重构值，根据第三样本特征输出第二重构值，根据第五样本特征输出第三重构值，根据第七样本特征输出第四重构值；
24、根据第一重构值、第二重构值、第三重构值、第四重构值、第二样本特征、第四样本特征、第六样本特征和第八样本特征确定误差函数，并根据所述误差函数对解码器和编码器的网络参数进行更新。
25、进一步地，在获取若干训练样本之后，还包括：
26、对各训练样本进行数据预处理；其中，所述数据预处理包括：异常值处理、缺失值填补、数据标准化和数据归一化。
27、本发明另一实施例提供了一种终端设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述发明实施例所述的一种主蒸汽流量的校正方法。
28、本发明另一实施例提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述存储介质所在设备执行上述发明实施例所述的一种主蒸汽流量的校正方法。
29、通过实施本发明具有如下有益效果：
30、本发明提供了一种主蒸汽流量的校正方法、装置、终端设备及存储介质，该校正方法，通过获取待校正主蒸汽流量和主蒸汽流量关联数据，并将所述待校正主蒸汽流量和主蒸汽流量关联数据输入校正模型中，使得校正模型能对待校正主蒸汽流量的第一特征和主蒸汽流量关联数据的第二特征进行提取，进而根据第一特征和第二特征对待校正主蒸汽流量和主蒸汽流量关联数据进行校正，得到主蒸汽流量校正值和主蒸汽流量关联校正数据。通过结合主蒸汽流量关联数据对待校正主蒸汽流量进行校正，并对主蒸汽流量关联数据自身进行校正，使得对主蒸汽流量及其相关数据的校正不依赖于固有的公式或曲线进行校正，考虑关联数据间对主蒸汽流量的影响后得出校正数据，相比于现有技术能提高主蒸汽流量及其关联数据校正的准确性。
1.一种主蒸汽流量的校正方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种主蒸汽流量的校正方法，其特征在于，所述校正模型的构建包括：
3.如权利要求2所述的一种主蒸汽流量的校正方法，其特征在于，所述初始校正模型包括：编码器和解码器；
4.如权利要求3所述的一种主蒸汽流量的校正方法，其特征在于，在获取若干训练样本之后，还包括：
5.一种主蒸汽流量的校正装置，其特征在于，包括：数据获取模块以及校正模块；
6.如权利要求5所述的一种主蒸汽流量的校正装置，其特征在于，还包括校正模型构建模块；
7.如权利要求6所述的一种主蒸汽流量的校正装置，其特征在于，所述初始校正模型包括：编码器和解码器；
8.如权利要求7所述的一种主蒸汽流量的校正装置，其特征在于，在获取若干训练样本之后，还包括：
9.一种终端设备，其特征在于，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4中任意一项所述的一种主蒸汽流量的校正方法。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述存储介质所在设备执行如权利要求1至4中任意一项所述的一种主蒸汽流量的校正方法。
