[发明专利]一种基于动态运行数据分析的燃烧优化控制方法

说明书

本发明公开了一种基于动态运行数据分析的燃烧优化控制方法，包括以下步骤：获取机组DCS存储的相关历史运行数据；将不同负荷、气温区间的数据包归在不同的数据子集中，计算各个负荷和气温区间各个运行参数的均值，并进行补缺和平滑滤波，得到用于分析的运行数据稳态分量；获得稳态分量后，从全部运行数据集中减去对应的稳态分量，结果为波动运行数据集；计算各参数与总煤量和/或烟气NOx浓度之间的相关系数；根据得到的相关系数，给出优化建议。本发明通过分析包含非稳态工况下的动态运行数据，对揭示机组运行特性、提取优化运行控制规律的可行性，提高运行控制的准确性。

技术领域

本发明涉及相关性分析和燃烧优化控制技术领域，具体涉及一种基于动态运行数据分析的燃烧优化控制方法。

背景技术

自从“智能电厂”成为发电行业追逐的热点，传统火电行业智能发电技术研发逐渐从面上的先进信息技术的应用扩展到底层核心难点技术的研发层次。发电厂DCS系统所存储的运行数据则是智能发电技术研发的重要基础和条件。可以在一定规模发电集团的技术研究院建设“智能发电技术中心”,集中进行智能化技术的研发；各个发电厂和发电机组向该中心传送实时数据和信息,并从该中心获得智能控制、智能运维、智能管理等方面的技术支持。但到目前为止，对机组运行历史数据的智能化运用的理论和技术均不充分。近年来研究人员还提出了将整个锅炉工况划分为不同的分区，通过数据驱动的混合策略来解决多目标燃烧优化问题；提出了基于模糊关联规则的运行优化目标值确定方法，将数据挖掘技术引入火电厂优化过程；基于深度Q网络(DQN)和长短时记忆(LSTM)模块的集成燃烧优化系统ThermalNet；用计算流体动力学(CFD)模拟生成一些数据作为人工神经网络建模的训练样本，加上运行历史运行数据，建立了用于预测锅炉运行和排放特性的人工神经网络(ANN)模型；采用动态数据挖掘模型用于调节门流量特性计算等一些方法用以提高机组运行的效率和智能化程度。由于机组运行始终处于动态变化过程中，认为同一时段内系统参数的均值必须在机组处于相对稳定的工况下才能真实反映机组运行状态，因此需要界定机组的稳定工况，计算并推选样本数据集。

在中国公开了(申请号为：201310574516.2，授权公告号:CN 103574581 B)一种火电机组NOx燃烧优化方法及系统，采集锅炉运行参数；计算所述锅炉运行参数与锅炉效率和NOx排放量之间的相关系数，选择符合相关系数条件的所述锅炉运行参数；以及根据所选择的符合所述相关系数条件的所述锅炉运行参数计算所述锅炉效率和所述NOx排放量，根据符合所述锅炉效率和所述NOx排放量条件的所述锅炉运行参数调整锅炉的运行参数。

针对上述专利一种火电机组NOx燃烧优化方法及系统，发现以下不足：由于机组运行参数变化越剧烈，以变化参数计算的机组经济指标偏差就越大。因此，在分析机组的运行经济性时，大部分文献均认为，只有稳定工况下的数据才是有效和具有参考价值的。机组历史数据库中的数据记录了机组的所有运行工况，因此需要对历史数据进行有效工况的检测与辨识。

发明内容

本发明针对上述的问题提供一种结合稳态分量和波动数据进行相关性分析的基于动态运行数据分析的燃烧优化控制方法。

本发明是这样实现的：一种基于动态运行数据分析的燃烧优化控制方法，其特征在于：所述该方法包括以下步骤：

步骤1：获取机组过去一段时间内DCS存储的相关历史运行数据；

步骤2：设全部运行数据集为：A(m,k)，其中m为采样序号，m＝1,2,3......M，M为总数据采样数；k代表运行参数，k＝1,2,3......K；将不同负荷、气温区间的数据包归在不同的数据子集中，运行数据表示为：X(i,j,k,l)i代表划分的负荷区间数，i＝1,2,3......I个；j代表划分的气温区间数，j＝1,2,3......J个；k代表运行参数，k＝1,2,3......K；l代表该子集内数据包的个数，也即工况点个数，l＝1,2,3......L(i，j)个，各个子集内工况点个数是存在差异的，M＝∑L(i,j)；由式(1)计算不同负荷、不同气温区间的运行数据子集内的所有运行参数的平均值：