一种大型燃煤锅炉热效率的异常监测方法技术

本发明专利技术公开了一种大型燃煤锅炉热效率的异常监测方法，具体涉及工业过程异常监测领域。该方法以排烟温度、烟气含氧量等与锅炉热效率密切相关且可以实时测量的变量作为关键性能指标，通过建立过程变量与关键性能指标之间的关联模型，实现对锅炉热效率的异常监测。首先，基于过程变量和关键性能指标之间存在的非平稳共同趋势，建立了输出相关的共同趋势模型，将这些非平稳变量表示为非平稳成分与平稳成分之和的形式。然后，将该模型的参数估计问题描述为一个优化问题，利用交替方向乘子法进行求解。最后，基于该模型设计三个不同的监测统计量，分别用于监测与锅炉热效率有关或无关的异常情况。

【技术实现步骤摘要】
一种大型燃煤锅炉热效率的异常监测方法
本专利技术属于工业过程异常监测领域，具体涉及一种大型燃煤锅炉热效率的异常监测方法。
技术介绍
大型火力发电机组是高效的发电装备，在火力发电容量中占有较大比重。火力发电机组力求以高效率、低能耗的方式发电，锅炉热效率是衡量火力发电机组运行经济性的主要性能指标。根据锅炉性能试验规程，计算锅炉热效率所需的一些必要参数无法实时测得，例如入炉煤粉的煤质参数等。尽管已有较多的简化计算模型被应用于锅炉热效率的在线计算，但计算结果普遍不准确。在锅炉实际运行过程中，电厂的运行人员通常依据与锅炉热效率密切相关的过程测量来评估锅炉热效率，例如排烟温度、烟气含氧量等参数。这些参数是锅炉性能测试所需的必要参数，对锅炉热效率有直接的影响，因此可以被视为锅炉的关键性能指标。得益于先进的测量技术，这些参数可以实时地准确测量。如何利用这些实时可测的关键性能指标对锅炉热效率进行监控，并及时诊断出影响锅炉热效率的异常情况，是一个具有挑战性的问题。由于电网深度调峰，锅炉的负荷经常发生大幅度的波动，因此火力发电过程是一个典型的非平稳过本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种大型燃煤锅炉热效率的异常监测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n1.1、离线训练阶段，具体为：/n1.1.1、采集大型燃煤锅炉在正常运行工况下的历史数据，包括过程变量

【技术特征摘要】
1.一种大型燃煤锅炉热效率的异常监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
1.1、离线训练阶段，具体为：
1.1.1、采集大型燃煤锅炉在正常运行工况下的历史数据，包括过程变量和关键性能指标数据其中，N为历史数据集中样本的数目，m为过程测量的变量数，n为关键性能指标的变量数；
1.1.2、基于过程变量和关键性能指标之间存在的非平稳共同趋势，建立输出相关的共同趋势模型，如式(1)所示：



其中，S和T代表过程变量和关键性能指标之间存在的非平稳共同趋势，和是平稳的残差，和是负载矩阵，a是共同因子的数目，通过交叉验证来获得；
1.1.3、假设非平稳共同趋势S和T分别可以由X和Y的线性组合进行表示，即S＝XC且T＝YD，式(1)转化为式(2)：



为了使式(2)是一个子空间分解的形式，假设CAT和DBT都是投影矩阵，即：
ATC＝BTD＝Ia(3)
将式(2)中模型参数A，B，C，D的估计问题转化为优化问题，优化目标为：(1)输入残差尽可能平稳；(2)输出残差尽可能平稳；(3)输入非平稳趋势S与输出非平稳趋势T尽可能接近，即S对T有最强的解释作用；
1.1.4、利用交替方向乘子法对优化问题进行迭代求解，得到式(2)中的模型参数A，B，C，D；
1.1.5、依据式(4)计算和



并计算非平稳趋势S和T之间的差值Z＝S-T；
1.1.6、依次计算和Z的均值向量μz和协方差矩阵Σz，以为例，其均值向量和协方差矩阵可分别由式(5)和式(6)进行计算：






其中，表示数据矩阵中的第i个样本；
1.1.7、对历史数据集中的第i个数据对{xi,yi}，计算






zi＝CTxi-DTyi(9)；
1.1.8、分别构建三个检测统计量：









其中，与关键性能指标无关，和与关键性能指标有关；
1.1.9、给定显著性水平α，利用核密度估计等经验方法确定各个检测指标的控制限；
1.2、在线监测阶段，具体为：
1.2.1、对于实时数据对{x,y}的分解结果如下：



过程变量和关键性能指标的共同趋势之间的差值为：
z＝CTx-DTy(14)
1.2.2、计算三个检测统计量如下：









1.2.3、分别将三个统计量与其控制限比较，若超过控制限则说明锅炉系统发生了异常情况；进一步地，若仅是统计量超限则说明该异常不会影响锅炉热效率，若或统计量超限则说明该异常会对锅炉热效率造成影响。


2.如权利要求1所述的一种大型燃煤锅炉热效率的异常监测方...

【专利技术属性】
技术研发人员：周东华，陈茂银，吴德浩，朱继峰，闫飞，郑水明，郭恩陶，纪洪泉，徐晓滨，
申请(专利权)人：山东科技大学，
类型：发明
国别省市：山东;37