[發明專利]一種火電機組鍋爐能損分析參數應達值獲取方法

無效

• 申請號: 201010120557.0
• 申請日: 2010-03-09
• 公開（公告）號: CN101799848A
• 公開（公告）日: 2010-08-11
• 發明（設計）人: 雎剛;李海山;呂劍虹;林顯敏
• 申請（專利權）人: 江西省電力科學研究院
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 江西省專利事務所 36100
• 代理人: 張靜

1.一種火電機組鍋爐能損分析參數應達值獲取方法，該方法包括如下步驟，其特征在于：

步驟1：采集鍋爐運行歷史工況數據作為獲取鍋爐能損分析參數應達值的樣本；

步驟2：基于步驟1所采集的樣本，采用神經網絡技術建立鍋爐運行特性神經網絡數學模型；

步驟3：基于步驟2的鍋爐運行特性神經網絡模型，采用遺傳算法優化技術，以鍋爐效率最高為優化目標，優化步驟1所采集的各歷史工況的鍋爐配風配煤燃燒運行參數；

步驟4：將步驟1所采集的各歷史工況的鍋爐配風配煤燃燒運行參數與步驟3所獲得的相應參數的優化值比較，若兩者之差在給定的范圍內，則將相應工況標記為“優化工況”，否則，標記為“非優化工況”；

步驟5：以步驟1所采集的并于步驟4中標記為“優化工況”的歷史工況數據為樣本，采用神經網絡技術，建立鍋爐排煙溫度、煙氣氧量、飛灰含碳量應達值計算模型；

步驟6：采用步驟5所獲得的應達值計算模型，在線計算鍋爐排煙溫度、煙氣氧量、飛灰含碳量的應達值。

2.根據權利要求1或2所述的火電機組鍋爐能損分析參數應達值獲取方法，其特征在于：步驟5建立的鍋爐排煙溫度、煙氣氧量、飛灰含碳量應達值計算模型的輸入變量，包括鍋爐負荷和入爐煤質，即應達值計算模型考慮了負荷和入爐煤質兩個因素的影響。

3.根據權利要求1或2所述的火電機組鍋爐能損分析參數應達值獲取方法，其特征在于：神經網絡模型采用BP神經網絡或RBF神經網絡。

4.根據權利要求1或2所述的火電機組鍋爐能損分析參數應達值獲取方法，其特征在于：遺傳算法采用基于實數編碼的單目標遺傳算法。

5.根據權利要求1或2所述的火電機組鍋爐能損分析參數應達值獲取方法，其特征在于：步驟4中所述鍋爐配風配煤燃燒運行參數與所述相應參數的優化值之差在優化值的±3％范圍內，則將相應工況標記為“優化工況”，否則，標記為“非優化工況”。