[發明專利]火電廠煙氣含氧量在線預測系統及其預測方法

在審

• 申請號: 202011179665.5
• 申請日: 2020-10-29
• 公開（公告）號: CN112308311A
• 公開（公告）日: 2021-02-02
• 發明（設計）人: 陳超波;張瑋;王景成;高嵩;李繼超;劉葉楠;郝爽潔
• 申請（專利權）人: 西安工業大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;G06N20/00
• 代理公司: 西安新思維專利商標事務所有限公司 61114
• 代理人: 李鳳鳴

本發明涉及一種火電廠煙氣含氧量在線預測系統及其預測方法,該方法采用基于Elman神經網絡模型和粒子群優化算法集成建模的方法并與反饋校正環節相結合。PSO算法引入Elman網絡避免迭代計算陷入局部最小，加快了訓練模型迭代收斂的速度，誤差反饋校正環節使得預測模型在線測試中，具有每步實時自校正能力，不會由于誤差導致頻繁訓練來校正模型，保證了在線預測精度的同時，提高了在線預測的效率和魯棒性。克服了現有軟測量方法中精度較低和離線預測模型在線測試中出現模型失配等問題,以保證在全工況范圍內的有效在線預測。

技術領域

本發明屬于鍋爐熱工技術與計算機監測交叉技術領域，具體是一種火電廠煙氣含氧量在線預測系統及其預測方法。

背景技術

近年來隨著節能減排力度的加大，國家愈加重視火電廠經濟高效運行的相關技術研究。鍋爐作為火電廠重要的運行設備，實時評價其燃燒狀態，是實現在線監測燃燒和優化燃燒的重要環節，對火電機組的安全和經濟穩定運行具有重大意義。在工程實踐中，使用過量空氣系數來判斷鍋爐實時燃燒狀態。但由于無法直接測得該參數，通常通過檢測鍋爐尾部空預器出口的含氧量間接計算對應時刻的過量空氣系數。并依此，調整進入爐膛的空氣量，優化鍋爐的燃燒風煤配比，使鍋爐處在高效、安全的運行狀態。過高的煙氣含氧量會造成廢氣熱損失和鍋爐效率的下降。反之，將造成爐內結焦，嚴重威脅鍋爐運行的安全。因此，火電廠煙氣含氧量的實時準確測量，一直是國內外電力行業高度重視的關鍵技術。

目前國內外煙氣含氧量測量的主要方法分為直接測量法和軟測量法：(1)直接測量法利用氧化鋯傳感器直接測量鍋爐尾部氧氣的含量，該方法操作簡單，但是實際測量環境中存在著NO_x和SO_x等腐蝕性氣體易損壞傳感器，導致傳感器的測量精度下降和頻繁更換，既不利于煙氣含氧量的準確測量，又增大了測量成本；(2)近年來，大量學者利用軟測量技術，借助測量環境中易于測得的相關輔助變量預測難以直接準確測得的煙氣含氧量。其中包括①智能算法模型建立預測模型②利用機理分析建立預測模型③混合方法建模，即利用機理分析和智能算法模型相結合的方法。文獻CNKI:SUN:RNWS.0.2010-03-020《基于LS-SVM和單純形的煙氣含氧量軟測量》中提出了一種基于最小二成支持向量機的火電廠煙氣含氧量預測方法，該方法具有良好的離線預測精度，但是訓練建模過程，計算量較大，不利于在線預測時，模型快速準確的建立和更新；中國專利CN2017101083999《循環流化床生活垃圾焚燒鍋爐爐膛出口煙氣含氧量的預測系統及方法》中利用了PSO-GA-SVM建立了離線預測模型，加快了網絡訓練迭代收斂速度的同時，具有不錯的離線預測精度。并加入了模型更新模塊，即在線測試時當預測誤差較大時模型可重新訓練，從而使得模型具有一定的魯棒性。但是實際運行中，離線預測模型直接用于在線預測會容易受到復雜的工況和擾動導致精度下降，從而會導致頻繁訓練更新預測模型。這會導致預測效率的下降，不利于在線準確測量。

發明內容

本發明公開了一種火電廠煙氣含氧量在線預測系統及其預測方法，解決現有軟測量方法中精度較低和離線預測模型在線測試中出現模型失配等問題。

為了達到上述目的，本發明的技術解決方案是：

一種火電廠煙氣含氧量在線預測系統，該系統由上位機和數據通訊接口組成，并與火電廠集散控制系統相連。在上位機中構建和更新煙氣含氧量預測模型，并將滿足精度要求的預測結果通過數據通訊接口傳送至集散控制系統。其中上位機包括：

(1)信號采集模塊：該模塊用于從鍋爐集散控制系統收集鍋爐運行狀態參數，并通過計算Pearson相關系數選取主蒸汽壓力、主蒸汽流量、總風量、空預器出口煙氣溫度、總煤量、鍋爐負荷、送風機電流相作為煙氣含氧量預測模型的輸入變量。

(2)數據預處理模塊：該模塊利用改進的小波雙層閾值去噪方法對預測模型輸入數據去除奇異點和噪聲。并通過分層抽樣建立訓練集數據和在線測試集數據，再將數據進行歸一化處理，將其映射到[-1,1]的范圍中。