一种基于IAGA-BP算法的电缆井气体浓度补偿方法及相关设备与流程
本发明属于电缆井监测领域，具体属于电缆井气体浓度监测方法，尤其涉及一种基于iaga-bp算法的电缆井气体浓度补偿方法及相关设备。
背景技术：
1、电缆井或电缆管道内存在co、ch4、h2s等有害气体，内部空间密封性强，气体流通不畅且易于沉积。当电缆长期处于过热状态时，会出现电击穿或自燃现象，易引发管道内混合气体爆炸。因此，精准监测电缆井有害气体对安全检修具有很高的应用价值。
2、当前常使用的气体检测仪品质参差不齐，在使用过程中暴露出的问题主要有以下三方面：第一、在操作过程中故障次数较多，续航能力不足，难以满足高标准的工程安全要求。第二、每个作业人员都需要随身携带检测终端，给工作人员在上下井的作业过程中带来了额外的负担和不便，影响了工作效率和安全性。第三、当前使用的故障检测仪为固定间隔的离散式检测，如每隔半小时检测一次等，检测精度较低。上述问题通过采用高品质的气体检测仪能够得到些许改善；但是，由于受到环境温度、湿度、交叉干扰等因素的影响，导致气体传感器的数据采集精度受到严重影响，进而导致采集的气体浓度数据不准确，容易引发如人员出现中毒窒息现象的严重后果。
3、有此可见，现有的气体检测措施，易受到环境因素的影响，导致采集的气体浓度数据不准确，容易引发严重的工作事故。
技术实现思路
1、为克服上述技术的缺点，本发明提供一种基于iaga-bp算法的电缆井气体浓度补偿方法及相关设备，采用本方法能够解决现有的气体检测措施，易受到环境因素的影响，导致采集的气体浓度数据不准确，容易引发严重的工作事故的技术问题。
2、为了达到上述目的，本发明采用技术方案如下：
3、一种基于iaga-bp算法的电缆井气体浓度补偿方法，包括：
4、采集电缆井的待补偿气体浓度、当前温度值和当前湿度值；
5、将待补偿气体浓度、当前温度值和当前湿度值输入至预构建的气体浓度补偿模型，输出最佳气体浓度校正值；其中，所述气体浓度补偿模型基于历史气体浓度、历史温度值和历史湿度值结合bp算法以及iaga算法构建得到。
6、进一步地，构建所述气体浓度补偿模型的具体步骤包括：
7、基于历史气体浓度、历史温度值和历史湿度值结合bp算法构建初始补偿模型；
8、基于iaga算法对所述初始补偿模型中的初始权值和初始阈值进行迭代处理，并根据输出的最优权值和最优阈值对所述初始补偿模型进行更新；
9、基于历史气体浓度、历史温度值和历史湿度值对更新后的初始补偿模型进行训练，输出所述气体浓度补偿模型。
10、进一步地，所述初始补偿模型采用的非线性方程组如下：
11、
12、其中，n1表示co气体浓度真实值；n2表示ch4气体浓度真实值；n3表示h2s气体浓度真实值；fi表示气体浓度真实值与对应测量值间的对应关系，i取值1～3；m1表示co气体浓度测量值；m2表示ch4气体浓度测量值；m3表示气体浓度测量值；m4表示温度值；m5表示湿度值。
13、进一步地，所述基于iaga算法对所述初始补偿模型中的初始权值和初始阈值进行迭代处理的具体步骤包括：
14、对初始权值和初始阈值依次进行ga编码、计算适应度值、改进选择操作、改进交叉算子计算、改进变异算子计算并进行迭代循环，直至达到最大迭代次数，输出最优权值和最优阈值。
15、进一步地，所述基于历史气体浓度、历史温度值和历史湿度值对更新后的初始补偿模型进行训练的具体步骤包括：
16、将历史气体浓度、历史温度值和历史湿度值输入至更新后的初始补偿模型，计算气体浓度误差并进行迭代，直至得到最小浓度误差，输出所述气体浓度补偿模型。
17、进一步地，所述待补偿气体浓度和所述历史气体浓度均包括co浓度、ch4浓度和h2s浓度。
18、进一步地，待补偿气体浓度、当前温度值和当前湿度值均通过lora无线通信方式采集得到。
19、一种基于iaga-bp算法的电缆井气体浓度补偿系统，用于实现上述基于iaga-bp算法的电缆井气体浓度补偿方法的步骤，包括：
20、数据采集模块，用于采集电缆井的待补偿气体浓度、当前温度值和当前湿度值；
21、气体浓度补偿模块，用于将待补偿气体浓度、当前温度值和当前湿度值输入至预构建的气体浓度补偿模型，输出最佳气体浓度校正值；其中，所述气体浓度补偿模型基于历史气体浓度、历史温度值和历史湿度值结合bp算法以及iaga算法构建得到。
22、一种设备，包括：
23、存储器，用于存储计算机程序；
24、处理器，用于执行所述计算机程序时实现上述基于iaga-bp算法的电缆井气体浓度补偿方法的步骤。
25、一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用于实现上述基于iaga-bp算法的电缆井气体浓度补偿方法的步骤。
26、相比于现有技术，本发明具有有益效果如下：
27、本发明提供一种基于iaga-bp算法的电缆井气体浓度补偿方法，本方法通过将采集的待补偿气体浓度、当前温度值和当前湿度值输入至预构建的气体浓度补偿模型，输出最佳气体浓度校正值；其中，气体浓度补偿模型基于历史气体浓度、历史温度值和历史湿度值结合bp算法以及iaga算法构建得到；实现了对待补偿气体浓度的精准补偿，通过补偿方式消除了环境温度、湿度、交叉干扰等因素的影响；采用bp算法和iaga算法的结合，提升了模型的精准度，保证了最终输出的最佳气体浓度校正值的精度；采用本方法能够准确监测电缆井内有害气体，预防电缆井事故发生；方法简单可行，通用性强且便于实施，具有良好的推广应用价值。
28、优选地，本发明中，首先基于bp算法构建初始补偿模型，再利用iaga算法对初始权值和阈值进行优化，最终得到的气体浓度补偿模型能够更准确地反映气体浓度与温度、湿度之间的关系；本方法结合了bp算法的快速学习和iaga算法的全局优化能力，提高了补偿模型的准确性和泛化能力。
29、进一步优选地，本发明中，通过非线性方程组描述气体浓度真实值与测量值、温度值和湿度值之间的关系，能够更准确地模拟实际情况；有助于在补偿过程中更精确地调整气体浓度的测量值，提高补偿精度。
30、进一步优选地，本发明中，iaga算法是一种改进的遗传算法，它结合了遗传算法和蚁群算法的优点，能够更有效地进行全局搜索和优化；通过iaga算法对初始权值和阈值进行迭代处理，可以得到更优的模型参数，进一步提高补偿模型的性能。
31、进一步优选地，本发明中，使用历史数据对更新后的初始补偿模型进行训练，可以进一步调整和优化模型参数，使其更好地适应实际情况；通过迭代训练，可以得到具有更小浓度误差的气体浓度补偿模型，提高补偿精度。。
32、优选地，本发明中，lora无线通信技术具有低功耗、长距离、高可靠性的特点，适用于电缆井等复杂环境下的数据采集；通过lora无线通信方式采集数据，可以确保数据的实时性和准确性，为气体浓度补偿提供可靠的数据支持。
技术特征：
1.一种基于iaga-bp算法的电缆井气体浓度补偿方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于iaga-bp算法的电缆井气体浓度补偿方法，其特征在于，构建所述气体浓度补偿模型的具体步骤包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于iaga-bp算法的电缆井气体浓度补偿方法，其特征在于，所述初始补偿模型采用的非线性方程组如下：
4.根据权利要求2所述的一种基于iaga-bp算法的电缆井气体浓度补偿方法，其特征在于，所述基于iaga算法对所述初始补偿模型中的初始权值和初始阈值进行迭代处理的具体步骤包括：
5.根据权利要求2所述的一种基于iaga-bp算法的电缆井气体浓度补偿方法，其特征在于，所述基于历史气体浓度、历史温度值和历史湿度值对更新后的初始补偿模型进行训练的具体步骤包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于iaga-bp算法的电缆井气体浓度补偿方法，其特征在于，所述待补偿气体浓度和所述历史气体浓度均包括co浓度、ch4浓度和h2s浓度。
7.根据权利要求1所述的一种基于iaga-bp算法的电缆井气体浓度补偿方法，其特征在于，待补偿气体浓度、当前温度值和当前湿度值均通过lora无线通信方式采集得到。
8.一种基于iaga-bp算法的电缆井气体浓度补偿系统，用于实现权利要求1-7任一项所述基于iaga-bp算法的电缆井气体浓度补偿方法的步骤，其特征在于，包括：
9.一种设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时用于实现权利要求1-7任一项所述基于iaga-bp算法的电缆井气体浓度补偿方法的步骤。
技术总结
本发明公开了一种基于IAGA‑BP算法的电缆井气体浓度补偿方法及相关设备，属于电缆井监测领域，本方法通过将采集的待补偿气体浓度、当前温度值和当前湿度值输入至预构建的气体浓度补偿模型，输出最佳气体浓度校正值；其中，气体浓度补偿模型基于历史气体浓度、历史温度值和历史湿度值结合BP算法以及IAGA算法构建得到；实现了对待补偿气体浓度的精准补偿，通过补偿方式消除了环境温度、湿度、交叉干扰等因素的影响；采用BP算法和IAGA算法的结合，提升了模型的精准度，保证了最终输出的最佳气体浓度校正值的精度；采用本方法能够准确监测电缆井内有害气体，预防电缆井事故发生；方法简单可行，通用性强且便于实施，具有良好的推广应用价值。
技术研发人员：鲍志伟,张艺宏,王凯,秦鑫,郭丽霞,赵亮,闫长祺,张博剑,任一宁,刘树豪,任甜,左瑜,陈俊先,王欢,梁健,王刚,赵勇,潘志勇,马建云,卫羿锋,赵宇鑫,申家铭,赵炯
受保护的技术使用者：国网山西省电力公司太原供电公司
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23