[發明專利]一種基于燃煤電站運行數據的環保裝備性能預測方法

在審

• 申請號: 201910822076.5
• 申請日: 2019-09-02
• 公開（公告）號: CN110716512A
• 公開（公告）日: 2020-01-21
• 發明（設計）人: 李存文;馮前偉;劉曉萌;魏宏鴿;張楊;朱躍
• 申請（專利權）人: 華電電力科學研究院有限公司
• 主分類號: G05B19/418
• 分類號: G05B19/418
• 代理公司: 33209 杭州天欣專利事務所(普通合伙)
• 代理人: 陳紅

本發明公開了一種基于燃煤電站運行數據的環保裝備性能預測方法，通過采集機組環保裝備運行數據，對數據進行預處理，去除噪聲干擾和異常數據，獲得高質量數據；然后，對采集到的環保裝備各狀態參數進行關鍵因素識別，并選取影響環保裝備性能權重大的狀態參數，以作為環保裝備性能模型的輸入；在此基礎上，依托回歸分析搭建環保裝備性能預測的數據模型并進行訓練；選用數據模型評價指標來判定數據模型的有效性和準確性。本方法的預測模型具有高精確性和較強的自適應性，基于機組實際運行數據，借助于高效、智能的數據算法，能夠科學、高效、準確地預測燃煤電站環保裝備性能，為后續環保裝備的節能優化和故障診斷課題研究和應用做出重要技術奠基。

技術領域

本發明屬于燃煤電站煙氣凈化環保技術領域，尤其涉及一種基于燃煤電站運行數據的環保裝備性能預測方法。

背景技術

為響應國家生態環保相關產業政策，國內絕大部分燃煤電站陸續完成了煙氣凈化的技術改造，即在原有機組設備的基礎上新增或擴容了煙氣脫硝、煙氣除塵、煙氣脫硫裝備及其輔助設施。通常，環保裝備按照出口污染物濃度低于排放限值且保留一定裕量的方式運行和調整，使得大氣污染物得到了足效的控制與脫除，同時遺留了一些問題，如低濃度污染物的準確連續測量、環保裝備的深度運行優化及精細化控制等。

機組的運行過程中，DCS或SIS系統每日存儲大量歷史數據，這些數據來源于運行實際，是機組運行特性的全面、客觀反映，不可改變，具備絕對真實性。如何正確運用歷史數據，提取機組運行特性，使其更好地為運行實際服務，是擺在工程技術人員面前的一個重要課題。

現有技術中,公開號為CN109472406A、公開日為2019年3月15日的中國發明專利申請公開了一種超低排放系統多裝置多污染物協同脫除過程的精確建模，該方法基于多種污染物生成、遷移轉化及其在煙氣凈化系統的脫除機理，結合運行歷史數據，重構有關性能曲線，從而構建精準預測模型。該方法能夠有效地減少污染物的排放總量，但該方法需豐富而扎實的專業理論知識，對于燃煤電站的應用實施具有一定的難度。

現有技術中，從控制角度，公告號為CN105786035B、公開日為2016年7月20日的中國專利公開了一種試探式預測控制器的內部NOx濃度預測模型，能夠有效地減小了NOx的波動量和氨氣使用量，規避了復雜傳統的非線性預測控制算法，方便實施和工程應用，但無法實現全負荷脫硝時NOx濃度的精確預測。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術中存在的上述不足，而提供一種基于燃煤電站運行數據的環保裝備性能預測方法，能夠模擬環保裝備實時性能并具有預測功能，為后續環保裝備的深度優化調整及精細化控制提供堅實基礎，最終降低燃煤電站環保裝備的能耗物耗水平。

本發明解決上述問題所采用的技術方案是：本發明通過采集機組環保裝備運行數據，對數據進行數據預處理，去除噪聲干擾和異常數據，以獲得高質量數據；然后，對采集到的環保裝備各狀態參數進行關鍵因素識別，并選取影響環保裝備性能權重大的狀態參數，以作為環保裝備性能模型的輸入；在此基礎上，依托回歸分析搭建環保裝備性能預測的數據模型并進行訓練；選用數據模型評價指標來判定數據模型的有效性和準確性。

進一步的，基于燃煤電站運行數據的環保裝備性能預測方法，包括以下步驟：

A、數據采集及數據預處理：設定采樣周期、采樣總時長、機組和環保裝備狀態參數，在燃煤電站DCS或SIS系統數據庫內采集運行數據，檢查參數測點的完整性，同時對數據進行數據預處理，去除噪聲和異常數據干擾，提高原始數據的質量，然后進入步驟B；

B、對狀態參數進行關鍵因素識別：首先通過方差來衡量數據變量的發散性，若方差接近于零，則該參數在采樣期間數值基本不變，該參數與預測目標無關，予以剔除；關鍵因素識別依托相關性分析而得到狀態參數對最終預測目標的影響程度或權重系數；對于不同的參數變量需選擇適宜的相關性分析方法，以獲得影響環保性能的關鍵因素及其權重系數，然后進入步驟C；