本发明涉及智能控制领域，具体是指一种百万机组火力发电厂高位收水冷却塔排污控制系统。
背景技术：
1、传统的人工检测循环水电导和补水电导以及定时人工启停排水阀来控制循环水水质，但是这种方法已经远不能满足当前百万机组高位收水冷却塔的循环水运行要求。百万级火力发电厂高位收水冷却塔面临着严峻的水质管理挑战：保水量有限、水质缓冲能力较差、水质波动显著，并且补水来源多样，加之循环水处理技术的多元化应用，大大增加了管理复杂度和循环水系统结垢的风险；传统依靠人工监测电导率并定时启闭排水阀的管理方式已难以适应这种复杂动态环境，急需创新一套高效稳定的水质控制系统以应对当前运营需求，确保发电效率与安全。
技术实现思路
1、针对上述情况，本发明提供了一种百万机组火力发电厂高位收水冷却塔排污控制系统，针对保水量有限、水质缓冲能力较差、水质波动显著，补水来源多样的问题，在dcs（distributed control system）中使用改进的多模态特征融合生成对抗网络，深度整合并分析多元数据，实现自动化精细管理，进行实时监测和控制，并使用ho（hippopotamusoptimization）优化算法对网络参数进行细致调优，进一步增强改进的多模态特征融合生成对抗网络解析与处理数据的精确性，该系统改变了传统依靠人工监测电导率并定时启闭排水阀的管理方式，确保了高位回水冷却塔排污操作的高精度控制，从而有效应对前述挑战，保障电厂运行效率。
2、本发明提供的一种百万机组火力发电厂高位收水冷却塔排污控制系统，包括水质监测模块、dcs模块、自动排污控制模块、水位控制模块、过滤及净化处理模块、手动控制与应急操作接口模块；
3、所述水质监测模块使用水质检测设备连续监测冷却塔循环水的水质参数，并将水质参数传输到dcs模块；
4、所述dcs模块使用改进的多模态特征融合生成对抗网络收集、分析所有模块传输到dcs模块的数据，生成数据分析结果、排污和水位控制策略，并提供报警功能，对异常水质和设备故障及时响应；
5、所述自动排污控制模块根据dcs模块的排污控制策略自动控制排污阀门的开启与关闭，实现按需排污，去除循环水中积累的杂质、悬浮物和微生物，并将排污数据传输到dcs模块；
6、所述水位控制模块监控冷却塔水池或水盘的水位，根据水位控制策略将排污过程中的水位保持在安全范围内，避免因排污造成水位过低影响冷却效果或损坏设备，并生成水位控制数据传输到dcs模块；
7、所述过滤及净化处理模块配备有初级和高级过滤设施，以及化学水处理单元，用于在排污前后对循环水进行净化处理，并将处理结果发送至dcs模块，减少排污量并提升水质；
8、所述手动控制与应急操作接口模块在自动化系统故障或特殊情况下，允许人工介入控制排污过程，并将手动控制结果传输到dcs模块。
9、进一步的，在dcs模块使用改进的多模态特征融合生成对抗网络收集、分析水质监测模块、自动排污控制模块和水位控制模块的数据，所述改进的多模态特征融合生成对抗网络，具体包括以下步骤：
10、步骤s1：数据预处理，将dcs模块收集的数据的格式进行统一和归一化处理，得到预处理数据；
11、步骤s2：dcs数据编码器模块构建，
12、步骤s3：特征融合模块构建；
13、步骤s4：dcs数据解码器模块构建；
14、步骤s5：生成器和鉴别器构建；
15、步骤s6：参数优化；
16、进一步的，在步骤s2中,dcs数据编码器模块构建，具体包括以下步骤：
17、步骤s21：基础构建，使用一维卷积层和多头注意力机制构建n个编码器块；
18、步骤s22：堆叠注意力与卷积层，在每个编码器块内，使用多头注意力机制处理预处理数据，使用一维卷积层，提取并整合由多头注意力机制处理后的特征，获取局部时空特征；
19、步骤s23：下采样与特征编码，编码器块还包含平均池化层和3*3的卷积层，进行特征降维操作，得到降维特征；
20、步骤s24：输出编码特征，n个编码器块进行串联，进行多层编码和特征提取，输出低维特征向量；
21、进一步的，在步骤s3中，特征融合模块构建，具体包括以下步骤：
22、步骤s31：特征拼接，将编码器提取的不同的低维特征向量按照维度进行拼接操作，形成组合特征向量；
23、步骤s32：全连接层处理，将拼接后的组合特征向量输入到一个带有权重矩阵w和偏置向量b的全连接层，得到全连接特征向量；
24、步骤s33：归一化与激活，使用归一化层和relu激活函数对全连接特征向量进行处理，输出融合特征；
25、进一步的，在步骤s4中，dcs数据解码器模块构建，具体包括以下步骤：
26、步骤s41：模块构建，使用一维转置卷积在特征维度上对融合特征进行上采样，并使用全连接层、批归一化和激活函数结构组成解码器；
27、步骤s42：交叉注意力，对解码器使用交叉注意力机制，动态调整解码器的输出；
28、步骤s43：输出重建数据，使用解码器对融合特征进行逆操作和特征调整，输出与预处理数据形状相同的重构数据；
29、进一步的，在步骤s5中，鉴别器模块构建，具体包括以下步骤：
30、步骤s51：基本结构，使用卷积神经网络的基本结构构建生成器和鉴别器，组建生成对抗网络；
31、步骤s52：生成器和鉴别器训练，在训练过程中，生成器生成逼真的生成数据以欺骗鉴别器，鉴别器用以区分真实数据和合成数据；
32、步骤s53：对生成对抗网络进行优化，所用公式如下：
33、<msub><mi>l</mi><mi>gan</mi></msub><mi>=</mi><msub><mi>e</mi><mrow><mi>x~</mi><msub><mi>p</mi><mi>data(x)</mi></msub></mrow></msub><mrow><mi>log</mi><mi>d</mi><mi>x</mi></mfenced></mrow></mfenced><mo>+</mo><msub><mi>e</mi><mrow><mi>z~</mi><msub><mi>p</mi><mi>z(z)</mi></msub></mrow></msub><mi>[</mi><mi>log</mi><mi>d</mi><mrow><mi>g</mi><mi>z</mi></mfenced></mrow></mfenced><mi>]</mi>；
34、式中，表示真实样本数据，表示生成样本数据，表示真实样本数据的分布，表示生成样本数据的先验分布，表示鉴别器，表示生成器，表示期望，为指数函数，为优化函数；
35、步骤s54：使鉴别器和生成器的损失最小化，所用公式如下：
36、；
37、；
38、式中，是数据的数量，表示第个真实样本数据，表示第个生成样本数据，为鉴别器损失函数，表示生成器损失函数；
39、进一步的，在步骤s6中，参数优化，具体包括以下步骤：
40、步骤s61：初始化阶段，设置初始种群、个体数量、个体位置、搜索空间，一个个体位置对应一个解，并为每个个体的解设置上下界，所用公式如下：
41、；
42、式中，和为自然数，表示个体的位置，和分别为解的上界和下界，为[0,1]区间内的随机数；
43、步骤s62：位置更新，将所有个体分为雄性个体，雌性个体和未成年个体，进行位置更新；
44、进一步的，在步骤s62中，具体包括以下步骤：
45、步骤s621：更新雄性个体位置，所用公式如下：
46、；
47、式中，表示领头雄性个体位置，为[0,1]区间内的随机数，是一个在1和2之间的整数，表示更新后的雄性个体位置；
48、步骤s622：更新雌性和未成年个体位置，所用公式如下：
49、；
50、式中，和为随机选系数，是一个在1和2之间的整数，、和为[0,1]间的随机数，表示随机选取的个体的平均位置，表示更新后雌性和未成年个体的位置；
51、步骤s623：位置更新策略，设置目标函数，根据目标函数的值决定是否采用更新后的雌性个体和未成年个体的位置，优化解的质量；
52、步骤s63：防御捕食者，在搜索空间中随机设置捕食者，根据个体到捕食者的距离，调整个体的位置躲避捕食者，进行防御；
53、步骤s64：逃避捕食者，在遇到异常情况时，个体逃离当前位置，并在当前位置附近随机生成新位置，根据新位置的目标函数值判断是否采纳这个新位置；
54、步骤s65：迭代优化，重复步骤s62至s64，在每次迭代中，所有个体的位置都会根据当前的优化规则进行更新，直到达到最大迭代次数100，选取最优的个体位置作为最终的最优解。
55、采用上述方案本发明取得的有益效果如下：
56、（1）针对保水量有限、水质缓冲能力较差、水质波动显著，补水来源多样的问题，采用改进的多模态特征融合生成对抗网络，深度整合并分析多元数据，实现自动化精细管理，进行实时监测和控制，改变了以往依赖人工监测电导率及手动控制排水阀的操作模式，实现了对水质状况的实时监测与智能化控制，该系统改变了传统依靠人工监测电导率并定时启闭排水阀的管理方式，确保了高位回水冷却塔排污操作的高精度控制，从而有效应对前述挑战，保障电厂运行效率。
57、（2）针对改进的多模态特征融合生成对抗网络中因参数不准确导致的训练效果不佳问题，采用了ho优化算法进一步调整网络参数，确保网络参数的精准调校，增强模型解析复杂水质变化的能力，提高数据处理的精确度和响应速度，确保排污操作的高精度执行，避免水资源的无效损耗，提升冷却效率，防止因水质问题引起的设备腐蚀或效率下降，延长冷却塔及相关设备的使用寿命。
1.一种百万机组火力发电厂高位收水冷却塔排污控制系统，其特征在于：包括水质监测模块、数据分析与管理模块、自动排污控制模块、水位控制模块、过滤及净化处理模块、手动控制与应急操作接口模块；
2.根据权利要求1所述的一种百万机组火力发电厂高位收水冷却塔排污控制系统，其特征在于：所述改进的多模态特征融合生成对抗网络，具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种百万机组火力发电厂高位收水冷却塔排污控制系统，其特征在于：在步骤s2中,dcs数据编码器模块构建，具体包括以下步骤：
4.根据权利要求2所述的一种百万机组火力发电厂高位收水冷却塔排污控制系统，其特征在于：在步骤s5中，鉴别器模块构建，具体包括以下步骤：
5.根据权利要求2所述的一种百万机组火力发电厂高位收水冷却塔排污控制系统，其特征在于：在步骤s6中，参数优化，具体包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的一种百万机组火力发电厂高位收水冷却塔排污控制系统，其特征在于：在步骤s62中，具体包括以下步骤：
