[发明专利]一种火电厂煤场场损预测方法及系统

权利要求书

1.一种火电厂煤场场损预测方法，其特征在于，包括：

101，采集煤场煤堆损耗参数；其中，所述煤场煤堆损耗参数包括时间参数、环境参数、煤堆物理参数、煤质特性参数、煤堆温度场参数以及喷淋水量参数；

102，对采集的煤场煤堆损耗参数进行数据处理；其中，所述数据处理包括数据清洗以及数据归一化处理；

103，基于数据处理后的煤场煤堆损耗参数，利用物理建模方法建立煤场场损预测模型，对实时的煤场场损进行预测。

2.根据权利要求1所述的火电厂煤场场损预测方法，其特征在于，还包括：

104，显示预测获得的煤场场损信息；其中，煤场场损为煤场堆煤过程由于存煤挥发分的析出、环境温度、日照、环境风速、湿度等因素造成的煤堆热值损失率以及重量损失率。

3.根据权利要求2所述的火电厂煤场场损预测方法，其特征在于，步骤101中采集的时间参数包括煤堆堆放时间和取样时间，通过实时记录获取；其中，煤堆堆放时间为当前时间与开始堆放时间的时间差；取样时间为当前时间与开始取样时间的时间差。

4.根据权利要求3所述的火电厂煤场场损预测方法，其特征在于，步骤101中采集的环境参数包括空气湿度和环境温度；

所述煤堆物理参数包括煤堆高度、煤堆底部直径、煤堆总质量和煤堆堆密度；其中，煤堆高度和煤堆底部直径通过盘煤仪扫描获得；煤堆堆密度通过在测量容器中检测获得；煤堆总质量由煤堆体积和煤堆堆密度计算得出，煤堆体积根据盘煤仪扫描获得。

5.根据权利要求1所述的火电厂煤场场损预测方法，其特征在于，所述煤质特性参数包括煤堆热值、收到基水分以及收到基挥发分，在取样时间点取样后根据进行工业分析获得。

6.根据权利要求1所述的火电厂煤场场损预测方法，其特征在于，所述煤堆温度场参数为煤堆不同位置、深度的温度值；煤堆温度场参数的采集方式为：在取样时间点提供煤堆实时温度场，由现场测温系统获取煤堆内部的温度数据进行程序处理后获得煤堆内各分层平均温度；

所述喷淋水量参数为煤场喷淋水流量，通过实时记录从堆放开始累积的喷水质量获得。

7.根据权利要求1所述的火电厂煤场场损预测方法，其特征在于，步骤103中所述物理建模方法包括微分方程模型、灰色预测模型、差分方程预测、马尔可夫预测、插值与拟合以及神经网络模型方法。

8.根据权利要求1或7所述的火电厂煤场场损预测方法，其特征在于，步骤103中，当采用神经网络模型方法时，建立煤场场损预测模型的步骤包括：

(1)读取历史煤场场损数据；

(2)对历史煤场场损数据进行数据处理，包括数据清洗以及归一化处理；

(3)生成样本数据库；

(4)确定神经网络学习模型，包括卷积神经网络或BP神经网络模型；

(5)确定神经网络学习模型输入层、隐藏层即输出层参数；

(6)确定样本数据库中的训练样本、测试样本、验证样本构成；

(7)调整神经网络学习模型参数；

(8)训练神经网络学习模型；

(9)检查训练误差是否大于设定值，若不大于，则输出煤场场损预测模型；若大于设定值，则返回步骤(7)，直至误差小于设定值，输出煤场场损预测模型。

9.一种火电厂煤场场损预测系统，其特征在于，包括：

数据采集模块，用于采集煤场煤堆损耗参数；其中，所述煤场煤堆损耗参数包括时间参数、环境参数、煤堆物理参数、煤质特性参数、煤堆温度场参数以及喷淋水量参数；

数据处理模块，用于对采集的煤场煤堆损耗参数进行数据处理；其中，所述数据处理包括数据清洗以及数据归一化处理；

场损预测模块，用于基于数据处理后的煤场煤堆损耗参数，利用物理建模方法建立煤场场损预测模型，对实时的煤场场损进行预测。

10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至8任一项所述火电厂煤场场损预测方法的步骤。