[发明专利]一种基于数据驱动的浆液循环泵寻优方法及系统

说明书

本发明提供一种基于数据驱动的浆液循环泵寻优方法及系统，包括：获取相关设备的历史运行数据作为模型的训练数据，并选择指标进行数据预处理；采用均值漂移算法构建工况划分模型，根据最优准则得到不同工况下的最优值；获取相关设备的实时运行数据作为测试数据，并选择指标进行数据预处理；基于训练数据的工况划分模型匹配测试数据的工况类别，得到优化值，即测试数据的寻优目标值。本发明提出通过聚类建模方法充分挖掘浆液循环泵设备的海量历史数据，建立高效实用的模型对浆液循环泵实时进行指标寻优及优，结果相对更加符合生产运行，更加合理、准确。

技术领域

本发明脱硫技术领域，具体涉及一种基于数据驱动的浆液循环泵寻优方法及系统。

背景技术

烟气脱硫在大型火力发电厂的应用日趋广泛，脱硫系统运行成本高一直是发电厂的一个难题，其中浆液循环泵是湿法脱硫系统的主要耗电设备之一，其优化运行对于降低系统电耗意义重大。诸多火电厂主要采用石灰石-石膏湿法烟气脱硫技术进行脱硫，该工艺技术也是目前应用较为成熟的一种脱硫技术，其主要原理是将石灰石与熟石灰进行混合并做成泥浆，用来吸收电厂发电时产生的SO2，两者反应后产生石膏。该过程的工艺流程是通过处理后将废气冷却，然后通过吸收塔在对SO2进行吸收，SO2会进一步被氧化形成亚硫酸钙，在与空气进行反应后生成石膏。对于脱硫相关设备运行优化而言，其中可控的因素是运行控制参数，因此脱硫主要关注机组负荷、入口烟气SO2浓度、脱硫效率、吸收塔液位、脱硫石灰石供浆流量、氧化风机转速等影响脱硫效率的指标来进行脱硫系统的运行优化。脱硫系统经济性分析满足环境效益的条件下，为了使经济效益最大化，选用脱硫成本作为经济性评价指标，在脱硫效果相同时，该值越低说明脱除SO2的成本越低。

目前针对吸收塔浆液循环泵优化主要是基于现场试验的方法以及指标寻优的方法开展的：

(1)针对浆液循环泵优化的现场试验基本思路为：选取液循环泵几个过程的临界工况点，再让机组稳定运行在这些工况点上，同时改变浆液循环泵的组合方式，观察组合方式不同对脱硫效果产生的影响，从而为后期运行提供指导。

(2)传统的指标寻优的基本方法为：针对浆液循环泵优化的传统的做法是通过积累或指定一定的指标，形成对应的指标数据库，对于实时工况依赖指标查找从而得到当前工况的最优值。

采用现场试验以及指标寻进行吸收塔浆液循环泵优化存在以下问题和缺点：

(1)采用试验的方法对浆液循环泵进行优化：理想情况下需要覆盖设备运行的不同的工况运行工况多，对应的进行相关的工况等实验成本高；操作可重复性差存在一定的精度问题；实验覆盖的工况范围有限，因此可以适用的场景范围较小。

(2)采用传统指标寻优的方法对浆液循环泵进行优化：一方面指标为单一指标，未考虑多元指标综合的情况；另一方面数据间错综复杂的关系很难通过简单的指标表示出来，只具有指导性，不具有现场操作性。设置指标库的方法忽略了指标之间的相关性，一个指标的并不一定能反应设备的运行优化，多个指标同时作用往往才会综合代表设备运行优化情况，所以对于这种具有许多个指标的设备，只通过建立指标库的方法很难得到一个综合的运行优化结果，故此方法缺少一定的科学合理性。

发明内容

针对现有技术的上述不足，本发明提供一种基于数据驱动的浆液循环泵寻优方法及系统，以解决上述技术问题。

第一方面，本发明提供一种基于数据驱动的浆液循环泵寻优方法，包括：

获取相关设备的历史运行数据作为模型的训练数据，并选择指标进行数据预处理；

采用均值漂移算法构建工况划分模型，根据最优准则得到不同工况下的最优值；

获取相关设备的实时运行数据作为测试数据，并选择指标进行数据预处理；

基于训练数据的工况划分模型匹配测试数据的工况类别，得到优化值，即测试数据的寻优目标值。