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[发明专利]一种软硬结合的飞灰含碳量在线监测方法-CN202111039471.X在审
发明人：周英彪 -专利权人：武汉深维鼎测科技有限公司
申请日： 2021-09-06 - 公布日： 2021-12-24 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种软硬结合的飞灰含碳量在线监测方法，包括步骤1、系统投运初始期，通过飞灰含碳量在线检测装置得到飞灰含碳量实时实测值；步骤2、收集飞灰含碳量实时实测值，建立数据库，进行机器学习，数据清洗；步骤3、构建基于锅炉特征参数的飞灰含碳软测量模型；步骤4、在飞灰含碳量在线检测装置可能故障期，采用软硬测量相互校正的方法获取飞灰含碳量和进一步循环训练的样本；步骤5、在飞灰含碳量在线检测装置维修期，通过飞灰含碳软测量模型得到飞灰含碳量软测值；步骤6、当飞灰含碳量在线检测装置修好后，跳转步骤1，本发明将飞灰含碳量在线检测装置和飞灰含碳软测量模型结合，精确测量飞灰含碳量。
一种软硬结合飞灰含碳量在线监测方法

[发明专利]一种基于灼烧法标定的飞灰含碳量软测量方法及装置-CN202110576286.8在审
发明人：宁新宇;丁皓轩;周英彪;唐文;吴震坤;刘忠轩 -专利权人：中电华创电力技术研究有限公司;中电华创(苏州)电力技术研究有限公司;华中科技大学
申请日： 2021-05-26 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G01N31/12 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于灼烧法标定的飞灰含碳量软测量方法及装置，其中方法包括：周期性取样飞灰，以及取样时刻对应的软测量参数；根据取样得到的飞灰，采用灼烧法测量得到飞灰含碳量，并将该含碳量与对应的软测量参数作为一组训练数据；利用最后N组的训练数据进行训练更新软测量预测模型；采集软测量参数，并输入软测量预测模型得到飞灰含碳量。与现有技术相比，本发明灼烧法测量的飞灰含碳量准确性较高，使用灼烧法的输出数据作为软测量的基础样本数据，训练得到软测量预测模型，计算结果准确性高。
一种基于灼烧标定飞灰含碳量软测量方法装置

[发明专利]一种基于粒子群参数优化的飞灰含碳量预测方法-CN202011041478.0在审
发明人：郄英杰;刘金学;李勇;和雄伟;许彦君;王建峰;杨恩伟;刘金达;柳建民;朱高峰;柴飞虎 -专利权人：山西漳山发电有限责任公司
申请日： 2020-09-28 - 公布日： 2021-01-29 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于粒子群参数优化的飞灰含碳量预测方法，根据飞灰含碳量的生成机理以及燃烧系统可测的运行参数，通过机理分析，初选影响飞灰含碳量的影响因素；从历史数据库中获得影响因素的长期历史数据，借助于互信息关联分析，去掉冗余的相关变量和与飞灰含碳量关联性不大的变量，筛选出飞灰含碳量软测量模型的输入变量；在此基础上，采用支持向量机和粒子群优化算法建立飞灰含碳量的软测量模型，实现对飞灰含碳量的实时预测。
一种基于粒子参数优化飞灰含碳量预测方法

[发明专利]一种基于煤质预测和PSO-SVM的飞灰含碳量预测方法-CN202010526989.5有效
发明人：王豆;孟瑜炜;杨勤;张震伟;郭鼎;郑必君;王立峰;安佰京;崔凯;刘洪涛 -专利权人：浙江浙能技术研究院有限公司;山东鲁能软件技术有限公司
申请日： 2020-06-11 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06Q10/0637 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于煤质预测和PSO‑SVM的飞灰含碳量预测方法，包括步骤：步骤1、选取和构造合适的煤质影响参数和煤质特征参数，构建基于BP神经网络的煤质预测模型，通过煤种匹配来软测量入炉煤煤质；步骤2、构建基于支持向量机(SVM)的飞灰含碳量预测模型。本发明的有益效果是：本发明可用于飞灰含碳量的软测量，并对模型进行了优化，进一步提高了飞灰含碳量软测量模型的预测性能。本发明首先利用煤质影响参数构建煤质预测的BP神经网络模型，从而获得较为准确的煤质化验数据；本发明提出的飞灰含碳量预测模型融合了煤质预测和飞灰含碳量预测两种技术，实现飞灰含碳量的精准测量，对提高锅炉的燃烧经济性
一种基于煤质预测 pso svm 飞灰含碳量方法

[发明专利]飞灰含碳量软测量方法及燃煤锅炉燃烧优化方法和系统-CN202110406405.5在审
发明人：苏胜;舒淘;任强强;王中辉;谢玉仙;向军;胡松;汪一;江龙;徐俊 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2021-04-15 - 公布日： 2021-08-20 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种飞灰含碳量软测量方法及燃煤锅炉燃烧优化方法和系统，飞灰含碳量软测量方法包括以下步骤：步骤1、采集多个基本工况下的燃煤锅炉的历史运行参数，并建立多个基本工况下的历史烟道CO浓度与历史飞灰含碳量之间的关联关系；步骤2、确定燃煤锅炉的实时工况和实时运行参数，并根据实时运行参数和所述步骤1中建立的关联关系计算对应实时工况下的实时飞灰含碳量。本发明基于燃煤锅炉的飞灰含碳量提出了一种锅炉燃烧优化方法，从而根据燃煤锅炉的实时飞灰含碳量调整锅炉的总风量，最终实现了锅炉燃烧的优化，提高了锅炉燃烧性能。
飞灰含碳量软测量方法燃煤锅炉燃烧优化方法系统

[实用新型]一种用于燃煤机组飞灰含碳量的在线预测装置-CN202022038204.8有效
发明人：郄英杰;李勇;和雄伟;赵路佳;何川;景杰;王建峰;季楷;刘国栋;唐利兴;张朝阳;苑丰功;潘璐;乔源;赵文杰 -专利权人：山西漳山发电有限责任公司
申请日： 2020-09-17 - 公布日： 2021-04-16 - 主分类号： G05B19/042 文献下载
摘要：本实用新型提供了一种用于燃煤机组飞灰含碳量的在线预测装置，该装置包括：飞灰含碳预测CPU、电源模块、通讯模块、上位机，所述上位机连接所述飞灰含碳预测CPU，所述飞灰含碳预测CPU连接所述通讯模块，所述通讯模块连接火电机组DCS系统，所述电源模块连接所述飞灰含碳预测CPU及所述通讯模块。本实用新型提供的用于燃煤机组飞灰含碳量的在线预测装置，采用软测量方法，降低了损坏烟道的风险，测量周期短，无维护量，测量精度高，误差低，实现了智能化飞灰含碳量预测，通过测得数据准确指导锅炉燃烧，降低飞灰含碳量，提高燃烧效率，降低锅炉飞灰含碳颗粒对大气的影响。
一种用于燃煤机组飞灰含碳量在线预测装置

[发明专利]基于LightGBM和XGBoost组合模型的飞灰含碳量软测量方法-CN202210318954.1在审
发明人：刘军平;骆海瑞;彭涛;胡新荣;何儒汉;朱强;张俊杰;熊明福 -专利权人：武汉纺织大学
申请日： 2022-03-29 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于LightGBM和XGBoost组合模型的飞灰含碳量软测量方法，包括：1)清除DCS数据中明显错误值与使用数据挖掘技术提取稳态数据；2)在飞灰含碳量软测量中，利用特征工程中的相关矩阵与包装法解决冗余特征问题；3)将处理好的数据集结合LightGBM、XGBoost和贝叶斯优化(BO)算法进行飞灰含碳量预测建模，选出最优超参数，提高预测精度。相比于一般的飞灰含碳量软测量模型，本发明提出了更细致和合理的特征处理方法，剔除了冗余特征，更有利于后续预测建模。采用序列二乘规划算法组合LightGBM、XGBoost模型，使得模型泛化能力更强，预测精度更高，同时在飞灰含碳量软测量任务中所取得的效果相比于传统的方法更好。
基于 lightgbm xgboost 组合模型飞灰含碳量软测量方法

[发明专利]一种基于BP神经网络的飞灰含碳量在线测量方法-CN201810366762.1有效
发明人：弋英民;税莹 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2018-04-23 - 公布日： 2021-05-18 - 主分类号： G01N15/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于BP神经网络的飞灰含碳量在线测量方法，基于静电传感器，构建以输入为信号能量、飞灰样本浓度，输出为飞灰含碳量的3层BP神经网络模型，采用训练样本，进行BP神经网络在线参数训练；采用遗传算法Genetic Algorithm对BP神经网络进行优化，以得到BP神经网络参数的全局最优解；将Genetic Algorithm优化BP神经网络算法移植至DSP中，进行在线参数训练，并基于静电传感器实时采集未知含碳量的飞灰样本的静电信号序列、浓度，归一化处理后作为预测输入，进行飞灰含碳量的在线预测。以解决目前飞灰含碳量软测量方法中的建模仿真、离线预测的问题，实现了对流经管道的飞灰含碳量的实时、在线的准确测量。
一种基于 bp 神经网络飞灰含碳量在线测量方法

[发明专利]一种基于遗传模拟退火参数优化的飞灰含碳量预测方法-CN202211709674.X在审
发明人：王耀和;冯旭刚;张林 -专利权人：铜陵有色金属集团股份有限公司
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-03-17 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及工业测量技术领域，具体为一种基于遗传模拟退火参数优化的飞灰含碳量预测方法，包括如下步骤，S1：从数据库中提取飞灰含碳量的历史数据，并划分训练集和测试集；S2：将训练集中对应飞灰含碳量历史数据的影响参数作为输入变量，构建三层BP神经网络建立飞灰含碳量预测模型；S3：对BP神经网络进行初始化；S4：采用误差梯度下降法更新BP神经网络的权值和阈值，得到飞灰含碳量预测值。本发明通过从历史数据库中获得影响因素的长期历史数据，采用主元分析法去掉冗余的相关变量和对飞灰含碳量贡献率低的变量，筛选出飞灰含碳量软测量模型的输入变量；改进了遗传模拟退火，有效地抑制了遗传算法过早收敛，
一种基于遗传模拟退火参数优化飞灰含碳量预测方法

[发明专利]一种基于改进支持向量机的锅炉飞灰含碳量软测量方法-CN201210234724.3有效
发明人：叶向前;贺瑶;李昕;方彦军 -专利权人：广东电网公司电力科学研究院;武汉大学
申请日： 2012-07-06 - 公布日： 2012-11-14 - 主分类号： G01N33/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于改进支持向量机的锅炉飞灰含碳量软测量方法，方法基于粒子群算法对支持向量回归进行参数寻优，选取了影响回归模型有效性的两个参数，首先通过传感器采集相关辅助变量的值，并进行数据预处理，根据过去6小时的历史数据辨识出支持向量回归模型的两个主要参数以确定飞灰含碳量软测量模型，并根据历史数据的更新每小时更新一次软测量模型，将实时测量的辅助变量值输入建立好的软测量模型即可得到飞灰含碳量输出值。本发明方法可用于实时测量火电厂锅炉燃烧过程产生飞灰中的未燃尽碳含量，可实现实时测量飞灰中的碳含量，同时还具有精度高、计算耗时少、适用范围广等优点。
一种基于改进支持向量锅炉飞灰含碳量软测量方法

[发明专利]飞灰含碳量测量方法及系统-CN201410065902.3有效
发明人：段远源;杨震;刘东;于海童 -专利权人：清华大学
申请日： 2014-02-26 - 公布日： 2014-05-28 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：本发明提出一种飞灰含碳量测量方法，包括以下步骤：通过取样器收集飞灰以使所述飞灰在所述取样器表面形成飞灰层；当所述飞灰层的厚度大于预设值时，得到所述飞灰层的半球或法向的光谱发射率；根据所述光谱发射率，利用飞灰含碳量与光谱发射率的标定函数得到所述飞灰中的飞灰含碳量根据本发明实施例的飞灰含碳量测量方法可在线和实时测量锅炉飞灰含碳量，具有测量准确的优点且该方法通用性强。本发明还提出了一种飞灰含碳量测量系统。
飞灰含碳量测量方法系统

[发明专利]锅炉飞灰含碳量检测方法-CN201811110866.2有效
发明人：张斌 -专利权人：当涂县护河镇感湾劳务服务有限责任公司
申请日： 2018-09-21 - 公布日： 2020-12-11 - 主分类号： G01N5/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种锅炉飞灰含碳量检测方法，涉及飞灰含碳量检测技术领域。本发明的锅炉飞灰含碳量检测方法，包括以下步骤：步骤A、准备；步骤B、添加固体颗粒和飞灰；步骤C、振动；步骤D、一次称重；步骤E、灼烧；步骤F、二次称重；步骤G、清洗。本发明的目的在于克服现有基于灼烧失碳法测量飞灰含碳量的技术方案测量准确性较差的不足，提供了一种锅炉飞灰含碳量检测方法，提高了飞灰含碳量测量的准确性。
锅炉飞灰含碳量检测方法

[发明专利]基于分层多项式模型的飞灰含碳量软测量方法及监测系统-CN202111228889.5在审
发明人：刘军平;骆海瑞;彭涛;胡新荣;何儒汉;朱强;张俊杰;熊明福 -专利权人：武汉纺织大学
申请日： 2021-10-21 - 公布日： 2022-01-11 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：本发明提供基于分层多项式模型的飞灰含碳量软测量方法及监测系统，软测量方法包括：步骤1.获取与锅炉总体和每层燃烧器有关的多个工况测点历史实测参数值；分别计算每个相对工况测点对基准工况测点的变动时间；步骤2.将历史数据中各时刻的基准工况测点参数值与扣除相应变动时间后相应时刻的各个相对工况测点关联，得到各组工况测点参数；步骤3.以样本含氧量值作为分割点，把分组关联后的历史数据进一步划分为高含氧量样本和低含氧量样本；步骤4.采用适于复杂电厂的分层多项式模型作为预测模型，得到分别对应于低含氧量和高含氧量样本的两个反映飞灰含碳量与特征工况测点参数具体映射关系的飞灰含碳量计算公式；步骤5.飞灰含碳量计算。
基于分层多项式模型飞灰含碳量软测量方法监测系统

[发明专利]基于神经网络的飞灰含碳量预测方法、系统和可读介质-CN202110147998.8在审
发明人：肖显斌;牛广凌;曾渝钦;朱琎琦;覃吴;郑宗明 -专利权人：华北电力大学
申请日： 2021-02-03 - 公布日： 2021-06-01 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明属于含碳量检测技术领域，涉及一种基于神经网络的飞灰含碳量预测方法、系统和可读介质，包括以下步骤：S1：采集已知飞灰的工业分析成分；S2：将工业分析成分带入初级神经网络中进行训练，并分别建立若干表征飞灰燃烧程度的模型；S3：将表征飞灰燃烧程度的模型预测的燃烧程度以及工业分析成分带入次级神经网络中进行训练，获得飞灰含碳量模型；S4：将待测飞灰的工业分析成分，并将其带入飞灰含碳量模型获得待测飞灰的含碳量。其能够有效区分各运行参数和煤种对锅炉飞灰含碳量的影响权重，影响提高了锅炉飞灰含碳量的预测精准度，从而有利于指导锅炉运行优化，最终提高燃烧效率。
基于神经网络飞灰含碳量预测方法系统可读介质

[实用新型]一种带有烟道壁面温度监测的飞灰含碳量测量系统-CN202220216797.9有效
发明人：丁皓轩;唐文;陈小海;刘忠轩;宁新宇;种西虎;吴震坤;黄鉴;马永昱 -专利权人：中电华创电力技术研究有限公司;南京绿能电力设备有限公司
申请日： 2022-01-26 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G01N1/14 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种带有烟道壁面温度监测的飞灰含碳量测量系统，包括飞灰取样装置，该飞灰取样装置安装在锅炉烟道壁面上，飞灰取样装置包括飞灰分离装置，飞灰含碳量测量系统还包括飞灰定量收集装置、飞灰含碳量测量装置和壁面温度测量装置，飞灰定量收集装置连接飞灰分离装置，飞灰含碳量测量装置的探测端连接飞灰定量收集装置，飞灰含碳量测量装置的控制端设有电子控制器，壁面温度测量装置安装在锅炉烟道壁面上，电子控制器连接壁面温度测量装置。
一种带有烟道温度监测飞灰含碳量测量系统

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