一种基于火焰强度信号的锅炉燃烧状态在线诊断方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于火焰强度信号分析的锅炉燃烧状态在线诊断方法及系统，方法实施步骤包括收集运行锅炉的火焰强度信号历史数据，确定燃烧状态类别；选取诊断周期和表征燃烧状态的特征参数向量；计算诊断周期内的特征参数向量值，一个周期的计算结果作为一个样本；选取各类燃烧状态的样本各若干组并求取各状态的聚类中心；在线计算诊断周期内特征参数向量值及其与各聚类中心的隶属度；根据隶属度取值确定待诊断样本的燃烧状态，实现在线诊断。本发明专利技术提供了一种工程上切实可行、成本较低、准确可靠的燃烧状态诊断方法，可实时地指导运行人员定量把握燃烧状况，有利于锅炉的安全稳定运行，减轻运行人员的劳动强度，提高机组运行的智能化水平。

On-line Diagnosis Method and System of Boiler Combustion State Based on Flame Intensity Signal

The invention discloses an on-line diagnosis method and system for boiler combustion state based on flame intensity signal analysis. The implementation steps of the method include collecting historical data of flame intensity signals of running boilers, determining combustion state categories, selecting diagnosis period and characteristic parameter vectors representing combustion state, calculating characteristic parameter vector values in diagnosis period and calculating calculation results of one cycle. As a sample, several groups of samples of various combustion states are selected and the cluster centers of each state are obtained; the vector values of characteristic parameters and their membership degrees with each cluster center in the diagnosis cycle are calculated online; the combustion state of the samples to be diagnosed is determined according to the membership values, and online diagnosis is realized. The invention provides an engineering feasible, low cost, accurate and reliable diagnosis method of combustion state, which can guide the operators to grasp the combustion state quantitatively in real time, is conducive to the safe and stable operation of the boiler, reduces the labor intensity of the operators, and improves the intellectualized level of the unit operation.

【技术实现步骤摘要】
一种基于火焰强度信号的锅炉燃烧状态在线诊断方法及系统
本专利技术涉及火力发电机组锅炉燃烧状态监测技术，具体涉及一种基于火焰强度信号的锅炉燃烧状态在线诊断方法及系统。
技术介绍
中国是一个煤电大国，近年来，随着信息化和工业化深度融和的不断发展，中国的电力装备逐渐向智能化阶段转变，火电机组的智能化运行和深度调峰将成为发展趋势。截止2017年3月煤电总装机容量为超过10亿千瓦。对于火电机组而言，机组智能运行可简单分解为锅炉、汽机、发电机和其他辅助系统的智能运行。其中，锅炉智能运行的核心是组织安全、稳定、优质的燃烧，控制的先决条件为准确的燃烧状态诊断。一方面，局限于能源结构，中国火电厂燃煤机组燃用劣质煤或混煤掺烧的情况比较普遍，而且为满足电网调峰需要，火电机组频繁进行大幅度负荷调整并长期在低负荷工况下运行，锅炉稳燃能力较差。另一方面，随着资源与环境的压力与日俱增，监管部门对投产机组提出了更高的要求，包括提高效率、降低污染物的排放标准等。因此煤质变化频繁、运行条件差、高效率、低排放等多重压力，给电厂的运行人员增加了劳动强度和技能要求。锅炉燃烧状态的在线诊断技术可有效减轻运行人员的操作负担。而且，就火电机组本身而言，组织安全稳定的燃烧是最核心的要求。仅就中国中部某省而言，每年都有多次因燃烧不稳导致的机组非异停，以及燃烧不当导致的“四管”爆漏。另外，因燃烧不好污染物处理成本增加的间接损失更是无法估量。因此，从电厂运行的安全性、经济性和环保性多方考虑，积极促进实施锅炉的燃烧诊断和优化，必然会产生巨大的经济效益，同时为减轻环保压力做出贡献。目前，根据诊断过程中应用的基本原理不同，燃烧诊断技术可分为基于激光技术的诊断技术、基于温度测量的诊断技术、基于火焰色度坐标的诊断技术、基于火焰频谱估计的诊断技术以及基于火焰图像的诊断技术。从本质上来讲，上述燃烧诊断技术都依赖于火焰图像的采集，增加了设备投入费用。从已经投用的运行实践来看，基于火焰图像采集的燃烧诊断技术尚存在一些不足：第一，火焰图像测枪工作不稳定，硬件系统和数据传输的可靠性有待提高；第二，基于火焰图像采集的燃烧诊断（监测）系统需要较高的维护和检修成本。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题：针对现有技术的上述问题，提供一种基于火焰强度信号的锅炉燃烧状态在线诊断方法及系统，本专利技术提供了一种工程上切实可行、成本较低、准确可靠的燃烧状态诊断方法，可实时地指导运行人员定量把握燃烧状况，有利于锅炉的安全稳定运行，减轻运行人员的劳动强度，提高机组运行的智能化水平。为了解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为：一种基于火焰强度信号分析的锅炉燃烧状态在线诊断方法，实施步骤包括：1）预先收集锅炉的火焰强度信号历史数据；2）基于火焰强度信号对锅炉曾经出现过的燃烧状态进行分类，得到多种燃烧状态类别；3）针对每一种燃烧状态类别选取指定数量的火焰强度信号历史数据；4）选取诊断周期T和表征燃烧状态的特征参数向量；5）基于每一种燃烧状态类别的火焰强度信号历史数据，以诊断周期T为周期计算特征参数向量的值，每个诊断周期T的特征参数向量的值作为一组样本，获得用于表征每一种燃烧状态类别的多组样本；6）对每一种燃烧状态类别的多组样本进行聚类，得到每一种燃烧状态类别的聚类中心；7）在进行锅炉燃烧状态在线诊断时，以T为周期计算该段时间内特征参数向量的值，并每间隔（T-1/f）秒选取该特征参数向量的值作为待识别样本，其中f为火焰强度信号采集频率；8）计算步骤7）中得到的待识别样本与步骤6）中获得的每一种燃烧状态类别的聚类中心之间的隶属度；9）根据隶属度取值确定待识别样本对应的燃烧状态类别。优选地，步骤4）中选取诊断周期T时，选取的诊断周期T为火焰强度信号采集周期1/f的10～30倍，其中f为火焰强度信号采集频率。优选地，步骤4）中选取表征燃烧状态的特征参数向量时，特征参数向量是指诊断周期T时段内火焰强度信号的算术平均值、标准差、均匀度、变异系数和峰峰值组成的一维向量。优选地，步骤5）中以诊断周期T为周期计算特征参数向量的值的具体步骤包括：针对每一个诊断周期T内选取起始时刻t至结束时刻（t+T-1/f）时段内的火焰强度信号监测值A0,A1,……,AT-1/f，其中f为火焰强度信号采集频率，计算火焰强度信号监测值A0,A1,……,AT-1/f的算术平均值X、标准差S、均匀度U、变异系数V和峰峰值P，并将算术平均值X、标准差S、均匀度U、变异系数V和峰峰值P构成的一维向量[X,S,U,V,P]作为诊断周期T时段内的特征参数向量的值。优选地，步骤7）中以诊断周期T为周期计算特征参数向量的值的具体步骤包括：获取火焰强度信号实时监测值a0以及从当前时刻往前（T-1/f）秒内的火焰强度信号监测值a1,a2,……aT-1/f，计算数组a0,a1,a2,……aT-1的算术平均值Xd、标准差Sd、均匀度Ud、变异系数Vd和峰峰值Pd，并将算术平均值Xd、标准差Sd、均匀度Ud、变异系数Vd和峰峰值Pd构成的一维向量[Xd,Sd,Ud,Vd,Pd]作为时段T内的特征参数向量，其中f为火焰强度信号采集频率。优选地，步骤7）中每间隔（T-1/f）秒选取该特征参数向量的值作为待识别样本具体是通过切换开关实现的，切换开关每隔(T-1/f)秒动作一次，每次动作持续时长1/f秒，其中f为火焰强度信号采集频率；当切换开关动作时，输出当前诊断周期对应的特征参数向量的值；当切换开关不动作时，保持上一个诊断周期对应的特征参数向量的值。优选地，所述从当前时刻往前（T-1/f）秒内的火焰强度信号监测值a1,a2,……aT-1/f的获取具体是通过滞后功能块实现的，将火焰强度信号实时监测值a0分别连接至T-1/f个滞后功能块，各个滞后功能块分别以1/f等差布置且第一个滞后功能块的滞后时间为1/f秒、第二个滞后功能块的滞后时间为2/f秒、……，第T-1/f个滞后功能块的滞后时间为（T-1/f）秒，使得第一个滞后功能块输出火焰强度信号监测值a1、第二个滞后功能块输出火焰强度信号监测值a2、……、最后一个滞后功能块输出火焰强度信号监测值aT-1/f，其中f为火焰强度信号采集频率。本专利技术还提供一种基于火焰强度信号的锅炉燃烧状态在线诊断系统，包括计算机设备，所述计算机设备被编程以执行本专利技术前述基于火焰强度信号的锅炉燃烧状态在线诊断方法的步骤。和现有技术相比，本专利技术具有下述优点：1、本专利技术中基于火焰强度信号分析进行燃烧诊断，火焰强度信号由火检探头检测（一般电站锅炉均配有火检探头），充分利用锅炉配备的现成测点，不需增加额外设备，不增加额外的硬件设备投入费用，检修和维护成本较低。2、本专利技术充分考虑“燃烧状态是一个渐变的过程，各种状态之间没有断然的分界线”的特点，采用隶属度的概念将模糊的事件以定量的形式表现出来，为运行人员监视锅炉燃烧状态提供定量的依据，从而更加实时高效的组织优质的炉膛燃烧。3、本专利技术明确了诊断周期。离线求取聚类中心时计算样本的时间跨度和在线计算待识别状态样本的时间跨度是一致的，提高了诊断结论的准确度。附图说明图1为本专利技术实施例方法的基本流程示意图。具体实施方式如图1所示，本实施例基于火焰强度信号分析的锅炉燃烧状态在线诊断方法的实施步骤包括：1）预先收集锅炉的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于火焰强度信号分析的锅炉燃烧状态在线诊断方法，其特征在于实施步骤包括：1）预先收集锅炉的火焰强度信号历史数据；2）基于火焰强度信号对锅炉曾经出现过的燃烧状态进行分类，得到多种燃烧状态类别；3）针对每一种燃烧状态类别选取指定数量的火焰强度信号历史数据；4）选取诊断周期T和表征燃烧状态的特征参数向量；5）基于每一种燃烧状态类别的火焰强度信号历史数据，以诊断周期T为周期计算特征参数向量的值，每个诊断周期T的特征参数向量的值作为一组样本，获得用于表征每一种燃烧状态类别的多组样本；6）对每一种燃烧状态类别的多组样本进行聚类，得到每一种燃烧状态类别的聚类中心；7）在进行锅炉燃烧状态在线诊断时，以T为周期计算该段时间内特征参数向量的值，并每间隔（T‑1/f）秒选取该特征参数向量的值作为待识别样本，其中f为火焰强度信号采集频率；8）计算步骤7）中得到的待识别样本与步骤6）中获得的每一种燃烧状态类别的聚类中心之间的隶属度；9）根据隶属度取值确定待识别样本对应的燃烧状态类别。

【技术特征摘要】
1.一种基于火焰强度信号分析的锅炉燃烧状态在线诊断方法，其特征在于实施步骤包括：1）预先收集锅炉的火焰强度信号历史数据；2）基于火焰强度信号对锅炉曾经出现过的燃烧状态进行分类，得到多种燃烧状态类别；3）针对每一种燃烧状态类别选取指定数量的火焰强度信号历史数据；4）选取诊断周期T和表征燃烧状态的特征参数向量；5）基于每一种燃烧状态类别的火焰强度信号历史数据，以诊断周期T为周期计算特征参数向量的值，每个诊断周期T的特征参数向量的值作为一组样本，获得用于表征每一种燃烧状态类别的多组样本；6）对每一种燃烧状态类别的多组样本进行聚类，得到每一种燃烧状态类别的聚类中心；7）在进行锅炉燃烧状态在线诊断时，以T为周期计算该段时间内特征参数向量的值，并每间隔（T-1/f）秒选取该特征参数向量的值作为待识别样本，其中f为火焰强度信号采集频率；8）计算步骤7）中得到的待识别样本与步骤6）中获得的每一种燃烧状态类别的聚类中心之间的隶属度；9）根据隶属度取值确定待识别样本对应的燃烧状态类别。2.根据权利要求1所述的基于火焰强度信号分析的锅炉燃烧状态在线诊断方法，其特征在于，步骤4）中选取诊断周期T时，选取的诊断周期T为火焰强度信号采集周期1/f的10～30倍，其中f为火焰强度信号采集频率。3.根据权利要求1所述的基于火焰强度信号分析的锅炉燃烧状态在线诊断方法，其特征在于，步骤4）中选取表征燃烧状态的特征参数向量时，特征参数向量是指诊断周期T时段内火焰强度信号的算术平均值、标准差、均匀度、变异系数和峰峰值组成的一维向量。4.根据权利要求3所述的基于火焰强度信号分析的锅炉燃烧状态在线诊断方法，其特征在于，步骤5）中以诊断周期T为周期计算特征参数向量的值的具体步骤包括：针对每一个诊断周期T内选取起始时刻t至结束时刻（t+T-1/f）时段内的火焰强度信号监测值A0,A1,……,AT-1/f，其中f为火焰强度信号采集频率，计算火焰强度信号监测值A0,A1,……,AT-1/f的算术平均值X、标准差S、均匀度U、变异系数V和峰峰值P，并将算术平均值X、标准差S、均匀度U、变异系数V和峰峰值P构成的一维向量...

【专利技术属性】
技术研发人员：王锡辉，陈厚涛，朱晓星，王志杰，刘帅，
申请(专利权)人：湖南省湘电试验研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：湖南,43