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 ...
【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
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