本发明专利技术公开了一种锅炉吹灰方法、装置和计算机可读存储介质,涉及火力发电技术领域。锅炉吹灰方法包括:获取表示当前锅炉运行状态的特征;将获取的特征输入到预先训练的预测模型中,得到预测的烟温,预测模型用于预测清洁工况的锅炉在当前锅炉运行状态下的烟温;将当前锅炉的实际烟温与预测的烟温之差作为积灰度;根据积灰度确定吹灰操作的执行策略。本发明专利技术根据锅炉运行状态的特征预测当前锅炉的积灰度,并确定相应的吹灰执行策略。从而,通过数据驱动的方式实现了吹灰控制,提高了积灰度预测的准确性,优化了吹灰效果。
Boiler soot blowing method, device and computer readable storage medium
【技术实现步骤摘要】
锅炉吹灰方法、装置和计算机可读存储介质
本专利技术涉及火力发电
,特别涉及一种锅炉吹灰方法、装置和计算机可读存储介质。
技术介绍
燃煤发电是主要发电方式之一。许多电厂的燃用煤种与设计煤种存在巨大差距,这可能导致锅炉受热面严重积灰和结渣,给机组的正常运行带来较大的安全隐患。因此,大型锅炉配有吹灰器以吹灰清渣。大多数电厂根据经验制定按时、定量的吹灰模式。
技术实现思路
专利技术人经过分析后发现,由于缺乏炉内实时积灰的直观数据,大多数电厂根据经验制定的吹灰模式并不合理。吹灰不足会引起受热面的传热性能下降,而吹灰次数过多会导致蒸汽的浪费以及对受热面造成冲蚀。因此,如何建立积灰度监测模型并基于实时监测结果制定合理的吹灰方案,成为大型火电机组需要解决的难题。本专利技术实施例所要解决的一个技术问题是:如何提供一种有效的吹灰方案。根据本专利技术一些实施例的第一个方面,提供一种锅炉吹灰方法,包括:获取表示当前锅炉运行状态的特征;将获取的特征输入到预先训练的预测模型中,得到预测的烟温,预测模型用于预测清洁工况的锅炉在当前锅炉运行状态下的烟温;将当前锅炉的实际烟温与预测的烟温之差作为积灰度;根据积灰度确定吹灰操作的执行策略。在一些实施例中,锅炉吹灰方法还包括:从锅炉在清洁工况下的运行状态的历史数据中提取特征,形成训练数据,训练数据的标记值为锅炉的烟温;采用训练数据对用于回归预测的机器学习模型进行训练,获得预测模型。在一些实施例中,机器学习模型为随机森林模型,随机森林模型中的决策树为分类与回归树CART模型。在一些实施例中,根据积灰度确定吹灰操作的执行策略包括:获取积灰度随时间变化的曲线以及曲线上的门限点;根据曲线,确定当前的积灰度对应的时间与曲线上的门限点对应的时间之间的时长;确定在时长后执行吹灰操作的执行策略。在一些实施例中,曲线上存在多个门限点,每个门限点对应一种吹灰模式;根据曲线,确定当前的积灰度对应的时间与曲线上的每个门限点对应的时间之间的时长;确定在每个时长后执行相应的吹灰操作的执行策略。在一些实施例中,锅炉吹灰方法还包括:获取锅炉的运行状态的历史数据,并标记每个历史数据相对于上一次吹灰操作的时间;以相对于上一次吹灰操作的时间作为横坐标、积灰度作为纵坐标,对历史数据进行拟合,获得积灰度随时间变化的曲线。在一些实施例中,锅炉吹灰方法还包括:根据锅炉的运行状态的历史数据,确定执行吹灰操作后积灰度的下降值;根据积灰度的下降值的均值确定积灰度阈值,以便将曲线上积灰度阈值所对应的点作为门限点。在一些实施例中,特征包括锅炉壁温、负荷、蒸汽压力、主蒸汽温度、再热蒸汽温度、减温水流量、炉膛负压、氧量、烟道飞灰含碳量中的一种或多种。根据本专利技术一些实施例的第二个方面,提供一种锅炉吹灰装置,包括:特征获取模块,被配置为获取表示当前锅炉运行状态的特征;烟温预测模块,被配置为将获取的特征输入到预先训练的预测模型中,得到预测的烟温,预测模型用于预测清洁工况的锅炉在当前锅炉运行状态下的烟温;积灰度确定模块,被配置为将当前锅炉的实际烟温与预测的烟温之差作为积灰度;策略确定模块,被配置为根据积灰度确定吹灰操作的执行策略。根据本专利技术一些实施例的第三个方面,提供一种锅炉吹灰装置,包括:存储器;以及耦接至存储器的处理器,处理器被配置为基于存储在存储器中的指令,执行前述任意一种锅炉吹灰方法。根据本专利技术一些实施例的第四个方面,提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其中,该程序被处理器执行时实现前述任意一种锅炉吹灰方法。上述专利技术中的一些实施例具有如下优点或有益效果:本专利技术根据锅炉运行状态的特征预测当前锅炉的积灰度,并确定相应的吹灰执行策略。从而,通过数据驱动的方式实现了吹灰控制,提高了积灰度预测的准确性,优化了吹灰效果。通过以下参照附图对本专利技术的示例性实施例的详细描述,本专利技术的其它特征及其优点将会变得清楚。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。图1示出了根据本专利技术一些实施例的锅炉吹灰方法的流程示意图。图2示例性地示出了烟温变化示意图、锅炉负荷变化示意图、积灰度对烟温的影响程度示意图、吹灰操作执行示意图。图3示例性地示出了低温过热器进口烟温变化示意图、预测的烟温变化示意图、锅炉负荷变化示意图、积灰度对烟温的影响程度示意图、吹灰操作执行示意图。图4示例性地示出了烟温变化示意图、积灰度变化示意图、吹灰模式示意图、吹灰操作执行示意图。图5示出了根据本专利技术一些实施例的预测模型训练方法的流程示意图。图6示出了根据本专利技术一些实施例的执行策略的确定方法的流程示意图。图7示出了根据本专利技术另一些实施例的执行策略的确定方法的流程示意图。图8示出了根据本专利技术一些实施例的锅炉吹灰装置的结构示意图。图9示出了根据本专利技术另一些实施例的锅炉吹灰装置的结构示意图。图10示出了根据本专利技术又一些实施例的锅炉吹灰装置的结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图,对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例,而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的,决不作为对本专利技术及其应用或使用的任何限制。基于本专利技术中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本专利技术保护的范围。除非另外具体说明,否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本专利技术的范围。同时,应当明白,为了便于描述,附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论,但在适当情况下,所述技术、方法和设备应当被视为授权说明书的一部分。在这里示出和讨论的所有示例中,任何具体值应被解释为仅仅是示例性的,而不是作为限制。因此,示例性实施例的其它示例可以具有不同的值。应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。图1示出了根据本专利技术一些实施例的锅炉吹灰方法的流程示意图。如图1所示,该实施例的锅炉吹灰方法包括步骤S102~S108。在步骤S102中,获取表示当前锅炉运行状态的特征。锅炉例如可以是火力发电机组所使用的。专利技术人对历史数据进行了分析,历史数据包括锅炉的运行状态、吹灰动作、烟温等等。通过对历史数据进行数据挖掘,确定了运行状态中各个特征的分布,并筛选了与吹灰动作的出现关联性较大的特征,以用于积灰度的预测。在一些实施例中,在积灰度预测时所使用的特征包括锅本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种锅炉吹灰方法,包括:/n获取表示当前锅炉运行状态的特征;/n将获取的特征输入到预先训练的预测模型中,得到预测的烟温,其中,所述预测模型用于预测清洁工况的锅炉在当前锅炉运行状态下的烟温;/n将当前锅炉的实际烟温与预测的烟温之差作为积灰度;/n根据所述积灰度确定吹灰操作的执行策略。/n
【技术特征摘要】
1.一种锅炉吹灰方法,包括:
获取表示当前锅炉运行状态的特征;
将获取的特征输入到预先训练的预测模型中,得到预测的烟温,其中,所述预测模型用于预测清洁工况的锅炉在当前锅炉运行状态下的烟温;
将当前锅炉的实际烟温与预测的烟温之差作为积灰度;
根据所述积灰度确定吹灰操作的执行策略。
2.根据权利要求1所述的锅炉吹灰方法,还包括:
从锅炉在清洁工况下的运行状态的历史数据中提取特征,形成训练数据,其中,所述训练数据的标记值为锅炉的烟温;
采用所述训练数据对用于回归预测的机器学习模型进行训练,获得预测模型。
3.根据权利要求1或2所述的锅炉吹灰方法,其中,所述机器学习模型为随机森林模型,所述随机森林模型中的决策树为分类与回归树CART模型。
4.根据权利要求1所述的锅炉吹灰方法,其中,所述根据所述积灰度确定吹灰操作的执行策略包括:
获取积灰度随时间变化的曲线以及所述曲线上的门限点;
根据所述曲线,确定当前的积灰度对应的时间与所述曲线上的门限点对应的时间之间的时长;
确定在所述时长后执行吹灰操作的执行策略。
5.根据权利要求1所述的锅炉吹灰方法,其中,所述曲线上存在多个门限点,每个门限点对应一种吹灰模式;
根据所述曲线,确定当前的积灰度对应的时间与所述曲线上的每个门限点对应的时间之间的时长;
确定在每个时长后执行相应的吹灰操作的执行策略。
6.根据权利要求4或5所述的锅炉吹灰方法,还包括:
获取锅...
【专利技术属性】
技术研发人员:殷宏磊,詹仙园,张玥,霍雨森,朱翔宇,郑宇,
申请(专利权)人:京东城市北京数字科技有限公司,
类型:发明
国别省市:北京;11
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