[发明专利]一种生物质锅炉省煤器结构参数优化设计方法

权利要求书

1.一种生物质锅炉省煤器结构参数优化设计方法，其特征在于，包括：

S1、获取不同生物质锅炉机组中不同换热器在不同工况下运行的历史数据，并构建样本数据库；所述样本数据库中的每一个样本对应于一种换热器，样本的输入为该换热器的结构参数、该换热器在所处负荷下的工况运行数据、该换热器所在生物质锅炉机组的运行数据，样本标签为多个待优化目标参数的值；

S2、以所述样本数据库作为训练数据，通过最小化所有待优化目标参数的加权损失对换热器残差自注意力卷积模型进行训练，得到换热器目标参数预测模型；所述换热器残差自注意力卷积模型包括卷积神经网络和残差注意力网络，在所述卷积神经网络中输入向量依次经过卷积层、线性整流层和池化层后，得到降维的特征向量；在所述残差注意力网络中，降维的特征向量通过多层自注意力模块建立长距离依赖关系并生成注意力权重，最终基于注意力权重输出多个目标参数的预测值；

S3、根据S2中最终得到的所述注意力权重对所述结构参数进行降维筛选，以每个结构参数对应的注意力权重表征该结构参数对待优化目标参数的贡献率，选择筛选出贡献率高于阈值的结构参数作为待优化结构参数；对于任一待优化的生物质锅炉省煤器，以所有待优化目标参数的加权结果作为多目标优化函数，采用迭代优化算法对省煤器中的待优化结构参数在各自的取值范围内进行多目标优化，优化过程中每一轮迭代均利用所述换热器目标参数预测模型根据该省煤器的一组待优化结构参数输出所有待优化目标参数预测值，然后根据所有待优化目标参数预测值计算多目标优化函数值；优化完毕后得到省煤器中待优化结构参数的最优值。

2.如权利要求1所述的生物质锅炉省煤器结构参数优化设计方法，其特征在于，所述待优化目标参数包括换热器的最佳换热效率、流动压降、积灰磨损程度、重量以及制造成本。

3.如权利要求1所述的生物质锅炉省煤器结构参数优化设计方法，其特征在于，所述多目标优化函数由所有待优化目标参数按照加权幂乘法得到，其形式为，其中K为待优化目标参数的个数，x表示省煤器中的所有待优化结构参数，λ_i表示第i个待优化目标参数的权重值，f_i(x)表示所述换热器目标参数预测模型输出的第i个待优化目标参数预测值。

4.如权利要求3所述的生物质锅炉省煤器结构参数优化设计方法，其特征在于，所述S2中，所有待优化目标参数的加权损失由所有待优化目标参数的单项损失按照加权幂乘法得到，其形式为，其中l_i表示第i个待优化目标参数的单项损失。

5.如权利要求1所述的生物质锅炉省煤器结构参数优化设计方法，其特征在于，所述迭代优化算法为贝叶斯优化算法。

6.如权利要求1所述的生物质锅炉省煤器结构参数优化设计方法，其特征在于，所述S1中，用于构建样本数据库的换热器包括生物质锅炉内的省煤器以及除省煤器之外的其余换热器。

7.如权利要求1所述的生物质锅炉省煤器结构参数优化设计方法，其特征在于，所述样本数据库的每一个样本中，类别形式的变量采用证据权重方式进行编码，数值形式的变量进行归一化处理。

8.如权利要求1所述的生物质锅炉省煤器结构参数优化设计方法，其特征在于，所述残差注意力网络中具有两层自注意力模块，且每层自注意力模块均采用残差学习解决梯度消失。

9.如权利要求1所述的生物质锅炉省煤器结构参数优化设计方法，其特征在于，针对所有已经过所述多目标优化的生物质锅炉省煤器，将优化得到的不同省煤器中待优化结构参数最优值作为推荐选型参数加入选型数据库中，供用户直接查询选择。