[发明专利]一种基于数值模拟和人工智能的锅炉燃烧优化系统及方法

说明书

本发明公开了一种基于数值模拟和人工智能的锅炉燃烧优化系统及方法，包括：数据采集模块：与DCS控制系统连接，用于采集DCS实时运行数据；模拟数据管理模块：利用数值模拟技术对DCS实时运行数据进行仿真获得燃烧设备的实时物理场信息；优化数据管理模块：将物理场信息和运行数据通过规则提取构建关联知识库，结合关联知识库及运行数据构建优化算法模型；显示模块：用于锅炉燃烧运行物理场信息及优化建议指令。本发明充分利用海量数据资源和数值模拟技术，提升燃烧设备自动化、智能化控制程度及快速适应负荷变化的能力，实现燃烧系统运行的精准化与协同化控制。

技术领域

本发明涉及火力发电机组锅炉燃烧状态监测优化技术，具体涉及一种基于数值模拟和人工智能的锅炉燃烧优化系统及方法。

背景技术

随着世界各国的经济发展与社会进步，工业化水平持续提高，对能源的需求量越来越大，我国火电厂面临越来越大的压力。提高锅炉燃烧过程中的能量转换效率和系统运行水平，是能源生产节能减排的重要内容。由于燃料化学成分和组织结构的复杂性、设备内部燃料与气体两相湍流、传热传质、化学反应的强耦合特性，长期以来缺乏实时、准确和全面获取运行信息的方法，同时燃料本身的多变性也是影响能源转换设备经济运行的关键因素。

目前我国大部分燃烧设备的热工控制系统基本配置了分布式控制系统DCS)，用以实现设备运行过程中的监视和报警、数据采集、数据处理，实现机组的自动控制，保证设备的安全可靠运行。与此同时，现有的DCS系统随着机组的运行积累，并实时产生大量的运行数据，导致所积累的信息尚未能得到深度挖掘和利用。因此，亟需一种能够充分利用已有数据信息，根据负荷、煤质实时调整运行方式的方法，使锅炉燃烧能达到其最佳运行状态。

发明内容

为了克服现有技术存在的缺点与不足，本发明首要目的提供一种基于数值模拟和人工智能的锅炉燃烧优化系统；

本发明的次要目的是提供一种基于数值模拟和人工智能的锅炉燃烧优化方法。

本发明采用数值模拟方法的使用可提供燃烧物理场的详细信息，人工智能方法的使用充分利用了现有数据资源，通过燃烧优化系统使运行方式快速响应负荷、煤质变化，实现锅炉燃烧效率和排放的实时优化。

本发明采用如下技术方案：

一种基于数值模拟和人工智能的锅炉燃烧优化系统，包括：

数据采集模块：与DCS系统连接，用于采集DCS实时运行数据；

模拟数据管理模块：利用数值模拟技术对DCS实时运行数据进行仿真获得燃烧设备的实时物理场信息；

优化数据管理模块：将物理场信息和运行数据通过规则提取构建关联知识库，结合关联知识库及运行数据构建优化算法模型；

显示模块：用于显示锅炉燃烧运行物理场信息及优化建议指令。

进一步，所述模拟数据管理模块包括：

数据预处理单元：剔除实时运行数据中的“脏数据”，获得运行中用于反映实际运行状态的高质量数据，利用高质量数据通过数值模拟方法计算三维物理场的信息；

模拟数据库：用于存储三维物理场信息；

数据传输单元：提取模拟数据库中对应工况的模拟结果，传输至优化数据管理模块及显示模块。

进一步，所述优化数据管理模块，包括：

优化数据预处理单元：对模拟数据进行筛选获得有效数据，并得到有效数据参数，用于规则提取；

优化特征选择单元：选取具有理论关联性的监测信号变量，并对所提取的监测信号变量的重要程度进行排序，得到有效数据参数用于规则提取；

规则提取单元：通过聚类和关联算法提取有效数据参数之间的关联关系；