The invention discloses a boiler air coal ratio optimization method and system, access to historical operating data of the amount of coal, air, steam flow, steam pressure, main steam temperature, water temperature measuring point; history data based on the training of boiler thermal efficiency and effective supply of coal, to send training the model between the air flow and main steam flow, and the use of training model in setting conditions obtained in the boiler thermal efficiency at maximum coal feeding amount and the optimal proportion of air. The measured data is easy to gather historical operating data acquisition based on the neural network algorithm to get the training model, and the relationship between the genetic algorithm in the set constraint conditions, get the maximum boiler load given effective thermal efficiency of the boiler coal feeding amount and volume ratio of the optimal combination, according to the best mix get timely adjust the boiler coal feeding amount and air flow, technology to achieve the effect of optimal combustion efficiency of boiler.
【技术实现步骤摘要】
一种锅炉风煤比优化方法和系统
本专利技术属于工业锅炉燃烧优化
,具体地说,是涉及一种锅炉风煤比优化方法和系统。
技术介绍
在动力行业中,锅炉效率对其经济效益影响重大,过热蒸汽锅炉运行中,风煤比的选择直接影响锅炉运行工况,风煤比过大,容易造成空气过量,浪费热量,燃烧效率低,风煤比过低,容易造成燃烧不充分,锅炉效率降低。为了使燃烧锅炉达到最高效率,必须控制给煤量和送风量,及时调整两者之间的比例。现有的优化技术参数采集单一,锅炉效率计算步骤繁琐,所需参数测点获取难度较大,且不能跟随机组负荷的变化及时调整风煤比来达到锅炉燃烧效率最优的效果。
技术实现思路
本申请提供了一种锅炉风煤比优化方法和系统,实现及时调整风煤比例,达到锅炉燃烧效率最优的技术效果。为解决上述技术问题,本申请采用以下技术方案予以实现:提出一种锅炉风煤比优化方法,包括:获取测点历史运行数据;基于所述历史运行数据,训练得到锅炉有效热效率与给煤量、送风量和主蒸汽流量之间的训练关系模型;基于所述训练关系模型,在设定约束条件下获得在锅炉有效热效率最大时对应的给煤量和送风量的最优比例。进一步的,所述测点包括给煤量、送风量、主蒸汽流量和锅炉有效热效率;所述基于所述历史运行数据,训练得到锅炉有效热效率与给煤量、送风量和主蒸汽流量之间的训练关系模型,具体为:以所述给煤量的历史运行数据、所述送风量的历史运行数据和所述主蒸汽流量之间的历史运行数据为训练输入,以锅炉有效热效率的历史运行数据为训练输出,采用神经网络训练得到所述训练关系模型。进一步的,所述测点还包括主蒸汽压力、主蒸汽温度和给水温度;则锅炉有效热效率的历史运 ...
【技术保护点】
一种锅炉风煤比优化方法,其特征在于,包括:获取测点历史运行数据;基于所述历史运行数据,训练得到锅炉有效热效率与给煤量、送风量和主蒸汽流量之间的训练关系模型;基于所述训练关系模型,在设定约束条件下获得在锅炉有效热效率最大时对应的给煤量和送风量的最优比例。
【技术特征摘要】
1.一种锅炉风煤比优化方法,其特征在于,包括:获取测点历史运行数据;基于所述历史运行数据,训练得到锅炉有效热效率与给煤量、送风量和主蒸汽流量之间的训练关系模型;基于所述训练关系模型,在设定约束条件下获得在锅炉有效热效率最大时对应的给煤量和送风量的最优比例。2.根据权利要求1所述的锅炉风煤比优化方法,其特征在于,所述测点包括给煤量、送风量、主蒸汽流量和锅炉有效热效率;所述基于所述历史运行数据,训练得到锅炉有效热效率与给煤量、送风量和主蒸汽流量之间的训练关系模型,具体为:以所述给煤量的历史运行数据、所述送风量的历史运行数据和所述主蒸汽流量之间的历史运行数据为训练输入,以锅炉有效热效率的历史运行数据为训练输出,采用神经网络训练得到所述训练关系模型。3.根据权利要求2所述的锅炉风煤比优化方法,其特征在于,所述测点还包括主蒸汽压力、主蒸汽温度和给水温度;则锅炉有效热效率的历史运行数据的获取方法包括:基于所述主蒸汽压力的历史运行数据和所述主蒸汽温度的历史运行数据,采用最小二乘回归方法得到饱和蒸汽焓值;基于所述给水温度的历史运行数据,采用最小二乘回归方法得到锅炉给水焓值;基于得到所述锅炉有效热效率的历史运行数据;其中,L为所述主蒸汽流量,H为所述饱和蒸汽焓值,GH为所述锅炉给水焓值,M为所述给煤量,Q为煤炭收到基低位发热量。4.根据权利要求2所述的锅炉风煤比优化方法,其特征在于,所述设定约束条件包括不等式约束条件和等式约束条件;所述不等式约束条件为给煤量和送风量的上下限值,其中,所述给煤量和送风量的上限值为所述给煤量和所述送风量的历史运行数据的最大值,所述给煤量和所述送风量的下限值为所述给煤量和所述送风量的历史运行数据的最小值;所述等式约束条件为所述主蒸汽流量的实时值。5.根据权利要求1所述的锅炉风煤比优化方法,其特征在于,在获取测点历史运行数据之后,所述方法还包括:将所述测点历史运行数据的单位换算为设定单位。6.一种锅炉风煤比优化系统,其特征在于,包括多个测点、历史...
【专利技术属性】
技术研发人员:陈关忠,杜长河,赵小鹏,王振岗,李秀福,孙琳琳,马学东,辜晓川,马文杰,林艳凤,葛庆,王晓旻,苏存,
申请(专利权)人:青岛高校信息产业股份有限公司,
类型:发明
国别省市:山东,37
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