[發明專利]一種電廠鍋爐燃燒的優化監控方法

在審

• 申請號: 201410528542.6
• 申請日: 2014-10-10
• 公開（公告）號: CN105573261A
• 公開（公告）日: 2016-05-11
• 發明（設計）人: 周曉麗
• 申請（專利權）人: 西安擴力機電科技有限公司
• 主分類號: G05B19/418
• 分類號: G05B19/418
• 代理公司: 西安創知專利事務所 61213
• 代理人: 譚文琰

技術領域

本發明涉及一種監控方法，尤其是涉及一種電廠鍋爐燃燒的優化監控 方法。

背景技術

實現對大型火力發電廠鍋爐的優化監控，對機組節能降耗、減少污染 物排放有著重大的意義。目前，以單元機組為控制對象，火力發電廠的整 體自動控制系統包括鍋爐的蒸汽溫度控制系統、燃燒過程控制系統以及協 調控制系統等眾多子系統。

維護電廠鍋爐燃燒過程的最佳狀態和經濟性是燃燒過程控制系統的 重要任務。在鍋爐運行中，必須控制好送風量與燃料量的比例。為了使鍋 爐保持最佳燃燒工況，必須使風煤比合適。與風煤比有關的參數較多，如 入爐煤的灰分和水分、爐膛內燃燒溫度分布情況和輻射能強度分布情況、 爐膛內煙氣含氧量等都將影響最優風煤比的確定。目前采用的燃燒優化監 控方法由于參數采集較單一，往往無法完全針對鍋爐燃燒的特點，實時控 制運行工況。而且隨機組負荷的變化，運行效率的變化也非常大，不能保 證機組保持在最佳的運行曲線上，難以獲得長期穩定的效果。

發明內容

本發明所要解決的技術問題在于針對上述現有技術中的不足，提供一 種電廠鍋爐燃燒的優化監控方法，其可靠性好、靈敏度高、參數采集全面， 并能對實時采集到的數據進行融合處理，用于指導優化調節鍋爐燃燒的風 煤比參數，提高了運行效率，降低了發電成本。

為解決上述技術問題，本發明采用的技術方案是：一種電廠鍋爐燃燒的 優化監控方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟一，鍋爐燃燒優化相關參數檢測：采用數據檢測單元對與鍋爐燃 燒風煤比相關的參數進行實時檢測；所述數據檢測單元包括灰分探測儀、 水分探測儀、煤質熱值計算單元、看火視頻監控裝置、圖像處理單元、近 紅外輻射能傳感器、光電轉換單元和含氧量傳感器；所述灰分探測儀、水 分探測儀均與所述煤質熱值計算單元相接，所述看火視頻監控裝置與所述 圖像處理單元相接，所述近紅外輻射能傳感器與所述光電轉換單元相接； 所述信息采集的方式如下：

所述灰分探測儀和水分探測儀分別對入爐煤的灰分信息和水分信息 進行檢測，并將檢測結果傳送給煤質熱值計算單元；所述煤質熱值計算單 元根據所述灰分信息和水分信息計算出燃燒發熱量；

所述看火視頻監控裝置對入爐煤在爐膛內燃燒的火焰溫度分布情況 進行圖像監視，并將采集到的圖像信息傳送給所述圖像處理單元；所述圖 像處理單元對鍋爐的燃燒圖像進行數字分析和圖像識別；

所述近紅外輻射能傳感器對所述爐膛內輻射能的強度信息進行檢測， 并通過所述光電轉換單元實現信號隔離；

所述含氧量傳感器對所述爐膛內的煙氣含氧量進行檢測；

所述數據檢測單元將上述檢測到的信號實時傳輸給參數優化單元；所 述參數優化單元包括信號調理電路、數據采集卡、神經網絡數據融合處理 器、存儲器、接口電路和電源模塊，所述信號調理電路與所述數據采集卡 相接，所述數據采集卡、存儲器、接口電路和電源模塊均與神經網絡數據 融合處理器相接，所述煤質熱值計算單元、圖像處理單元、光電轉換單元 和含氧量傳感器均與所述信號調理電路相接；

步驟二，信號調理及數據采集：所述信號調理電路對步驟一中檢測到 的信號依次進行放大、濾波和線性化處理，然后傳輸給所述數據采集卡； 所述數據采集卡對接收到的信號進行模數轉換后傳輸給所述神經網絡數 據融合處理器；

步驟三，神經網絡參數優化模型建立：所述神經網絡數據融合處理器 采用內置神經網絡算法和遺傳算法進行風煤比優化建模，其建模過程如 下：

獲取數據采集卡采集到的數據，并存入存儲器作為歷史數據；

整理上述歷史數據形成風煤比優化樣本，樣本的格式為：每一條數據 按輸入-輸出對模式組織，輸入為步驟一中檢測到的相關參數，輸出為最 優風煤比；

根據上述樣本設計神經網絡的輸入值、輸出值、層數、各層節點數和 各層的激活函數以及網絡結構；在上述神經網絡結構下，用遺傳算法對神 經網絡的初始權值和偏置值進行優化，以得到最優的神經網絡初始權值和 偏置值；

以上述最優的初始權值和偏置值作為所述神經網絡的初始值，用神經 網絡中的風煤比優化訓練樣本反復訓練，訓練指標為誤差的平方和，最后 將訓練得到的權值和偏置值，以及此時網絡的結構參數進行保存，這些參 數便構成了神經網絡參數優化模型；