一种电解槽系统中氧中氢杂质的智能监控方法

本发明属于绿氢制备技术领域，其公开了一种电解槽系统中氧中氢杂质的智能监控方法，解决现有技术中存在的响应滞后、误报率高、无法动态调整工况以及缺乏预测能力的问题。本发明通过对氧中氢浓度和电解槽关键运行参数进行预处理，然后进行多维度关联分析，构建动态特征矩阵，接着，基于构建的动态特征矩阵，训练氢浓度预测模型，并采用SVM分类器进行异常模式识别；在监控过程中，若预测的氢浓度超过阈值或识别出异常模式，则触发分级响应，并根据电解槽关键运行参数的实时检测值采用闭环控制策略对电解槽运行进行控制，最后通过云端协同优化技术，实现多电解槽系统的横向数据对比，识别共性问题并提供维护建议。