CN112348920B - 基于数据驱动的循环流化床锅炉动态特性热力图构建方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于数据驱动的循环流化床锅炉动态特性热力图构建方法，包括选取分析因素对应的数据作为选取数据；对所有选取数据进行平滑处理；基于趋势定量变化阈值限制的稳态工况段检测提取，获得稳态工况段；将稳态工况段时间区间内的分析因素对应的选取数据进行聚合，得到聚合后的分析因素数据：以5％～10％的锅炉最大连续蒸发量宽度划分负荷区间；边界状态标志在各荷区间内的所有稳态工况聚类为一个工况簇，计算每个工况簇中的分析因素间的相关系数；构建相关系数矩阵，即为热力图。本发明的构建方法能够在热力图中清晰准确的展示各因素间相关性特性，能够更加准确的指导控制策略及相关建模工作对***输入量的选取和分析。
Description
技术领域
本发明属于循环流化床锅炉领域，涉及动态特性热力图，特别涉及一种基于数据驱动的循环流化床锅炉动态特性热力图构建方法。
背景技术
循环流化床锅炉在实际运行过程中影响锅炉动态特性的因素众多，其中包括部分环境温度、负荷率、煤质等运行不可控环境因素，以及排烟氧含量、配风方式等运行可控参数。众多因素间存在着复杂的耦合关系，一些高校和电力科研院所对煤电机组能效敏感分析已经有了一定的研究。但多数处于仿真阶段，在实际优化项目上也有一定应用。如在大型燃煤机组上选用供电煤耗作为衡量标准，建立基于支持向量机的能耗分析模型，计算不同负荷区域各运行特征参数对供电煤耗的敏感性系数，在不同负荷下根据敏感性系数的不同采取不同的调控措施，但分析过程往往是确定一个单一目标，如锅炉效率，然后选取一定量的影响因素，分析各选取因素与目标间的相关性特征，但实际上各因素之间也存在复杂的耦合关系，而在敏感性分析确定某一目标的主导影响因素时，需要确定这一因素对目标相关系数的独立性，这就需要继续以这一因素作为目标与其他因素进行相关性分析。
发明内容
针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于，提供一种基于数据驱动的循环流化床锅炉动态特性热力图构建方法，以解决现有技术中动态特性热力图精准度不足的技术问题。
为了解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案予以实现：
一种基于数据驱动的循环流化床锅炉动态特性热力图构建方法，该方法按照以下步骤进行：
步骤一，数据选取：
选取主蒸汽压力sp、主蒸汽温度st、主蒸汽流量sf、炉膛出口负压np、炉膛上部差压dp、风室压力wpo、一二次风比q12、排烟氧含量o、排烟温度smt、二次风机出口温度w2t、冷渣机频率lz、给煤量c、排渣比率hf、分离器温差tc和锅炉相对效率eta作为分析因素；
选取分析因素对应的数据作为选取数据；
步骤二，循环流化床锅炉稳态工况段聚类提取：
步骤201，对所有选取数据进行平滑处理；
步骤202，基于趋势定量变化阈值限制的稳态工况段检测提取，获得稳态工况段；
所述的趋势定量变化阈值限制约束条件为：
主蒸汽压力极值差小于均值的2％；
主蒸汽流量极值差小于均值的3％；
给煤量极值差小于均值的3％；
床温极值差小于均值的1％；
床压极值差小于均值的2％；
排烟氧含量极值差小于均值的5％；
数据连续时间长度大于10min且小于60min；
步骤203，将步骤202获得的稳态工况段时间区间内的分析因素对应的选取数据进行聚合，单个数据重复参与多段聚合，得到聚合后的分析因素数据：
步骤204，根据边界状态标志参数主蒸汽流量的变化，以5％～10％的锅炉最大连续蒸发量宽度划分负荷区间；边界状态标志在各荷区间内的所有稳态工况聚类为一个工况簇，边界状态标志在各荷区间内的所有稳态工况对应的所有聚合后的分析因素数据即为该工况簇对应的分析因素数据；
步骤三，表征循环流化床锅炉动态特性的热力图构建：
步骤301，基于每个工况簇对应的分析因素数据，采用皮尔逊相关度来计算每个工况簇中的分析因素间的相关系数；
步骤302，构建相关系数矩阵；
根据步骤301获得的每个工况簇中的分析因素间的相关系数，构建每个工况簇对应的相关系数矩阵；
步骤303，利用相关系数矩阵的数据参数与颜色参数表征多个分析因素两两的相关度，即为循环流化床锅炉动态特性热力图。
本发明还具有如下技术特征：
步骤一中，所述的数据选取的具体过程包括以下步骤：
步骤101，选取给煤量、给水流量、给水温度、给水压力、主蒸汽流量、主蒸汽温度和主蒸汽压力计算锅炉相对效率的运行参数；
锅炉相对效率计算方法为总蒸汽焓值与总给水焓值差与给煤量的比值eta；
步骤102，选取一次风量与二次风量反馈比值作为一二次风比q12；
步骤103，选取冷渣机频率与给煤量的比值作为排渣比率hf；
步骤104，炉膛出口温度与返料温度的差值作为分离器温差tc；
步骤105，选取主蒸汽压力sp、主蒸汽温度st、主蒸汽流量sf、炉膛出口负压np、炉膛上部差压dp、风室压力wpo、一二次风比q12、排烟氧含量o、排烟温度smt、二次风机出口温度w2t、冷渣机频率lz、给煤量c、排渣比率hf、分离器温差tc和锅炉相对效率eta作为分析因素。
步骤一中，所述的选取数据的时间周期为60～90天。
本发明与现有技术相比，具有如下技术效果：
(Ⅰ)本发明的构建方法首先选取能够表征锅炉动态特性的运行参数，然后将这些运行参数转化为影响因素，经过特征工况处理消除锅炉蓄热变化等对因素间动态特性的影响。本发明的构建方法能够在热力图中清晰准确的展示各因素间相关性特性，能够更加准确的指导控制策略及相关建模工作对***输入量的选取和分析。
(Ⅱ)本发明通过图形可视化的展示方式，更直观的指导技术人员分析多因素间的相关性。
(Ⅲ)本发明可以对锅炉实际运行的全工况进行分析，减小锅炉运行特性随工况变化的影响，可以应用到实际生产过程优化中。
(Ⅳ)本发明是基于锅炉运行历史数据进行分析，避免了通过在线性能测试调整带来的额外巨大工作量。
附图说明
图1是260t/h～270t/h工况簇对应的循环流化床锅炉动态特性热力图。
图2是270t/h～280t/h工况簇对应的循环流化床锅炉动态特性热力图。
图3是280t/h～290t/h工况簇对应的循环流化床锅炉动态特性热力图。
图4是290t/h～300t/h工况簇对应的循环流化床锅炉动态特性热力图。
以下结合实施例对本发明的具体内容作进一步详细解释说明。
具体实施方式
遵从上述技术方案，以下给出本发明的具体实施例，需要说明的是本发明并不局限于以下具体实施例，凡在本申请技术方案基础上做的等同变换均落入本发明的保护范围。
实施例：
需要说明的是，本实施例中选取的是某化工企业自备热电厂配置循环流化床锅炉，额定蒸发量为300t/h，额定蒸汽压力为9.8MPa，额定蒸汽温度为540℃，单汽包横置式、单炉膛、自然循环、全钢架置。
本实施例给出一种基于数据驱动的循环流化床锅炉动态特性热力图构建方法，该方法按照以下步骤进行：
步骤一，数据选取：
所述的数据选取的具体过程包括以下步骤：
步骤101，选取给煤量、给水流量、给水温度、给水压力、主蒸汽流量、主蒸汽温度和主蒸汽压力计算锅炉相对效率的运行参数；
锅炉相对效率计算方法为总蒸汽焓值与总给水焓值差与给煤量的比值eta；
步骤102，选取一次风量与二次风量反馈比值作为一二次风比q12；
步骤103，选取冷渣机频率与给煤量的比值作为排渣比率hf；
步骤104，炉膛出口温度与返料温度的差值作为分离器温差tc；
步骤105，选取主蒸汽压力sp、主蒸汽温度st、主蒸汽流量sf、炉膛出口负压np、炉膛上部差压dp、风室压力wpo、一二次风比q12、排烟氧含量o、排烟温度smt、二次风机出口温度w2t、冷渣机频率lz、给煤量c、排渣比率hf、分离器温差tc和锅炉相对效率eta作为分析因素。
选取分析因素对应的数据作为选取数据；
本实施例中，选取机组的连续运行历史数据，数据选取频率间隔为5秒，数据存储为CSV文件格式，选取数据的时间周期为60天。
步骤二，循环流化床锅炉稳态工况段聚类提取：
步骤201，对所有选取数据进行平滑处理；
步骤202，基于趋势定量变化阈值限制的稳态工况段检测提取，获得稳态工况段；
所述的趋势定量变化阈值限制约束条件为：
主蒸汽压力极值差小于均值的2％；
主蒸汽流量极值差小于均值的3％；
给煤量极值差小于均值的3％；
床温极值差小于均值的1％；
床压极值差小于均值的2％；
排烟氧含量极值差小于均值的5％；
数据连续时间长度大于10min且小于60min；
本实施例中，在选取时间周期内一共获得1593段稳定工况。
步骤203，将步骤202获得的稳态工况段时间区间内的分析因素对应的选取数据进行聚合，单个数据重复参与多段聚合，得到聚合后的分析因素数据：
本实施例中，聚合后的分析因素数据数据存储为CSV文件格式。
步骤204，根据边界状态标志参数主蒸汽流量的变化，以10t/h蒸发量宽度划分负荷区间；边界状态标志在各荷区间内的所有稳态工况聚类为一个工况簇，边界状态标志在各荷区间内的所有稳态工况对应的所有聚合后的分析因素数据即为该工况簇对应的分析因素数据；
本实施例中，选取的时间周期内锅炉负荷运行在250t/h～300t/h，其中250t/h～260t/h工况簇内稳定工况段为39段，260t/h～270t/h工况簇内稳定工况段为189段，270t/h～280t/h工况簇内稳定工况段为461段，280t/h～290t/h工况簇内稳定工况段为538段，290t/h～300t/h工况簇内稳定工况段为366段，其中250t/h～260t/h工况簇内数据段较少，为不常用工况，数据量不足，对此工况簇忽略。
步骤三，表征循环流化床锅炉动态特性的热力图构建：
步骤301，基于每个工况簇对应的分析因素数据，采用皮尔逊相关度来计算每个工况簇中的分析因素间的相关系数；
需要说明的是，本发明中皮尔逊相关度的计算公式为：
式中：E为数学期望，X和Y分别为进行分析的两个因素。
计算结果范围在-1到1。-1表示负相关，1比表示正相关。皮尔逊相关度其实度量的是两个随机变量是不是在同增同减。如果同时对两个随机变量采样，当其中一个得到较大的值另一也较大，其中一个较小时另一个也较小时，这就是正相关，计算出来的相关度就接近1，反之就接近-1。
步骤302，构建相关系数矩阵；
根据步骤301获得的每个工况簇中的分析因素间的相关系数，构建每个工况簇对应的相关系数矩阵；
步骤303，利用相关系数矩阵的数据参数与颜色参数表征多个分析因素两两的相关度，即为循环流化床锅炉动态特性热力图。本实施例得到的循环流化床锅炉动态特性热力图具体如图1至图4所示。
Claims (3)
1.一种基于数据驱动的循环流化床锅炉动态特性热力图构建方法，其特征在于，该方法按照以下步骤进行：
步骤一，数据选取：
选取主蒸汽压力sp、主蒸汽温度st、主蒸汽流量sf、炉膛出口负压np、炉膛上部差压dp、风室压力wpo、一二次风比q12、排烟氧含量o、排烟温度smt、二次风机出口温度w2t、冷渣机频率lz、给煤量c、排渣比率hf、分离器温差tc和锅炉相对效率eta作为分析因素；
选取分析因素对应的数据作为选取数据；
步骤二，循环流化床锅炉稳态工况段聚类提取：
步骤201，对所有选取数据进行平滑处理；
步骤202，基于趋势定量变化阈值限制的稳态工况段检测提取，获得稳态工况段；
所述的趋势定量变化阈值限制约束条件为：
主蒸汽压力极值差小于均值的2％；
主蒸汽流量极值差小于均值的3％；
给煤量极值差小于均值的3％；
床温极值差小于均值的1％；
床压极值差小于均值的2％；
排烟氧含量极值差小于均值的5％；
数据连续时间长度大于10min且小于60min；
步骤203，将步骤202获得的稳态工况段时间区间内的分析因素对应的选取数据进行聚合，单个数据重复参与多段聚合，得到聚合后的分析因素数据：
步骤204，根据边界状态标志参数主蒸汽流量的变化，以5％～10％的锅炉最大连续蒸发量宽度划分负荷区间；边界状态标志在各荷区间内的所有稳态工况聚类为一个工况簇，边界状态标志在各荷区间内的所有稳态工况对应的所有聚合后的分析因素数据即为该工况簇对应的分析因素数据；
步骤三，表征循环流化床锅炉动态特性的热力图构建：
步骤301，基于每个工况簇对应的分析因素数据，采用皮尔逊相关度来计算每个工况簇中的分析因素间的相关系数；
步骤302，构建相关系数矩阵；
根据步骤301获得的每个工况簇中的分析因素间的相关系数，构建每个工况簇对应的相关系数矩阵；
步骤303，利用相关系数矩阵的数据参数与颜色参数表征多个分析因素两两的相关度，即为循环流化床锅炉动态特性热力图。
2.如权利要求1所述的基于数据驱动的循环流化床锅炉动态特性热力图构建方法，其特征在于，步骤一中，所述的数据选取的具体过程包括以下步骤：
步骤101，选取给煤量、给水流量、给水温度、给水压力、主蒸汽流量、主蒸汽温度和主蒸汽压力计算锅炉相对效率的运行参数；
锅炉相对效率计算方法为总蒸汽焓值与总给水焓值差与给煤量的比值eta；
步骤102，选取一次风量与二次风量反馈比值作为一二次风比q12；
步骤103，选取冷渣机频率与给煤量的比值作为排渣比率hf；
步骤104，炉膛出口温度与返料温度的差值作为分离器温差tc；
步骤105，选取主蒸汽压力sp、主蒸汽温度st、主蒸汽流量sf、炉膛出口负压np、炉膛上部差压dp、风室压力wpo、一二次风比q12、排烟氧含量o、排烟温度smt、二次风机出口温度w2t、冷渣机频率lz、给煤量c、排渣比率hf、分离器温差tc和锅炉相对效率eta作为分析因素。
3.如权利要求1所述的基于数据驱动的循环流化床锅炉动态特性热力图构建方法，其特征在于，步骤一中，所述的选取数据的时间周期为60～90天。
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| PB01 | Publication | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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