[发明专利]一种基于神经网络的磨煤机煤质预测方法

说明书

本发明公开了一种基于神经网络的磨煤机煤质预测方法，包括，根据磨煤机运行和锅炉燃烧机理对采集的磨煤机数据进行分析、整理和清洗；基于神经网络多层感知机建立预测模型，导入清洗后的所述磨煤机数据进行模型训练；将训练好的所述预测模型与DCS系统实时连接，在线计算磨煤机运行煤种，根据计算结果判断磨煤机实时运行煤质。本发明方法利用大数据分析神经网络多层感知机对大量的煤种运行参数进行分析建模，能够准确分析出各参数对煤种成分(热值、水分、挥发分、灰分、硫分)的影响权重，精确计算出磨煤机当前运行煤种成分，无需投入大量硬件和软件改造设备，安装系统，省时省力。

技术领域

本发明涉及大数据分析和磨煤机煤质计算的技术领域，尤其涉及一种基于神经网络的磨煤机煤质预测方法。

背景技术

火电厂由于经济运行的需求,均采用配煤掺烧的方法进行锅炉燃烧,每台磨煤机配烧的煤种都有可能不同,同一台磨煤机通常每8个小时会更换煤种,这就对磨煤机设备安全和运行及锅炉燃烧和调整带来很大的困难,主要是因为煤质的不确定性引起,煤质变化而运行调整操作不变,极易产生爆燃、超温、锅炉结焦、调节滞后等问题。

在线煤质分析仪通常用核技术、激光、次红外等技术进行探测分析，每种技术各有利弊。有的种、煤检测指标少，受环境、煤流高低等因素影响较大，实测精度较低，实际推广效果不好；有的探测仪必须装有中子放射源，存在放射性安全风险；有的分析仪体积庞大，现场安装不便，检测滞后等。普遍的问题都是价格不菲(如要实时检测磨煤机煤种，需要在每台給煤机上装一台测量装置，按6台计算，价格近千万元)，同时需要费时费力安装，一般都不是很实用。

发明内容

本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。

因此，本发明提供了一种基于神经网络的磨煤机煤质预测方法，能够解决磨煤机煤质预测不准确、机器安装更换经济费用昂贵的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：包括，根据磨煤机运行和锅炉燃烧机理对采集的磨煤机数据进行分析、整理和清洗；基于神经网络多层感知机建立预测模型，导入清洗后的所述磨煤机数据进行模型训练；将训练好的所述预测模型与DCS系统实时连接，在线计算磨煤机运行煤种，根据计算结果判断磨煤机实时运行煤质。

作为本发明所述的基于神经网络的磨煤机煤质预测方法的一种优选方案，其中：所述神经网络多层感知机包括，第一层、第二层和第三层；所述第一层包括，输入层；所述第二层包括，两层隐藏层；所述第三层包括，输出层。

作为本发明所述的基于神经网络的磨煤机煤质预测方法的一种优选方案，其中：所述预测模型包括，

Z₂＝XW₁

a₂＝tanh(z₂)

z₃＝a₂w₂

其中，

作为本发明所述的基于神经网络的磨煤机煤质预测方法的一种优选方案，其中：还包括，

a₃＝Relu(z₃)

z₄＝a₃W₃