一种CFB锅炉机组深调峰性能监测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种CFB锅炉机组深调峰性能监测方法，所述方法包括如下步骤：获取CFB锅炉机组的历史运行数据及历史运行数据对应的CFB锅炉机组的深调峰性能；利用DBN网络模型对历史运行数据进行降维；利用降维后的历史运行数据及其对应的CFB锅炉机组的深调峰性能，训练LSSVM模型；获取CFB锅炉机组的当前运行数据并进行降维；将降维后的当前运行数据输入训练后的LSSVM模型，确定CFB锅炉机组的深调峰性能。本发明专利技术首先利用DBN网络模型对复杂的运行数据进行降维，利用降维后的运行数据进行LSSVM模型训练及深调峰性能的评估，提高了LSSVM模型收敛的速度，实现了CFB锅炉机组的深调峰性能快速且准确预测。快速且准确预测。快速且准确预测。

【技术实现步骤摘要】
一种CFB锅炉机组深调峰性能监测方法及系统


[0001]本专利技术涉及燃煤火电机组的性能监测
，特别是涉及一种CFB锅炉机组深调峰性能监测方法及系统。

技术介绍

[0002]在当前可再生能源发电的迅猛发展下，电网的灵活安全运行必要性极大升高。因此，对于传统的火力发电方式，在保持其稳定性的同时，又要求它提升运行的灵活性，以支持和补充可再生能源的发电。燃煤火电机组的灵活性通常是指深调峰和快速调峰，这有助于克服可再生能源并网带来的弃峰和爬坡挑战。
[0003]在这样的背景下，循环流化床(Circulating Fluid Bed，CFB)燃烧技术成为研究热点。与常规锅炉相比，循环流化床锅炉在流化床运行中具有独特的优点，炉内储料量大，蓄热量大。在循环流化床电厂的深调峰运行中，已经有了一些实践，能支持其在最低稳定符合状态的30％下运行。
[0004]但是，长时间低负荷运行也体现了困难，例如在最低稳定符合状态下运行带来的燃烧强度弱，温度分布不均匀等问题。由于缺乏经验和有效的性能监控工具，CFB电厂可能无法在最佳条件下稳定运行。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种CFB锅炉机组深调峰性能监测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：获取CFB锅炉机组的历史运行数据及历史运行数据对应的CFB锅炉机组的深调峰性能；利用DBN网络模型对所述历史运行数据进行降维；利用降维后的所述历史运行数据及所述历史运行数据对应的CFB锅炉机组的深调峰性能，训练LSSVM模型，获得训练后的LSSVM模型；获取CFB锅炉机组的当前运行数据，并输入所述DBN网络模型进行降维，获得降维后的当前运行数据；将降维后的当前运行数据输入训练后的所述LSSVM模型，获得当前运行数据对应的CFB锅炉机组的深调峰性能。2.根据权利要求1所述的CFB锅炉机组深调峰性能监测方法，其特征在于，所述利用DBN网络模型对所述历史运行数据进行降维，之前还包括：利用公式对所述历史运行数据进行归一化处理，获得归一化后的历史运行数据；其中，表示归一化后的第i个历史运行数据，X
j
表示归一化前的第j个历史运行数据，和分别表示第j个历史运行数据的最小值和最大值。3.根据权利要求1所述的CFB锅炉机组深调峰性能监测方法，其特征在于，所述DBN网络模型包括依次连接的第一层RBM、第二层RBM和第三层RBM；所述第一层RBM、所述第二层RBM和所述第三层RBM均包括可见层和隐藏层。4.根据权利要求3所述的CFB锅炉机组深调峰性能监测方法，其特征在于，所述第一层RBM的可见层包括12个节点，所述第一层RBM的隐藏层包括9个节点；第二层RBM的可见层包括9个节点，所述第二层RBM的隐藏层包括5个节点；第三层RBM的可见层包括5个节点，所述第二层RBM的隐藏层包括2个节点。5.根据权利要求1所述的CFB锅炉机组深调峰性能监测方法，其特征在于，所述利用降维后的所述历史运行数据及所述历史运行数据对应的CFB锅炉机组的深调峰性能，训练LSSVM模型，获得训练后的LSSVM模型，具体包括：采用交叉验证方法，利用降维后的所述历史运行数据及所述历史运行数据对应的CFB锅炉机组的深调峰性能，确定LSSVM模型的参数数据库中的最优参数，对所述LSSVM模型进行初始化；利用降维后的所述历史运行数据及所述历史运行数据对应的CFB锅炉机组的深调峰性能训练初始化后的LSSVM模型，获得训练后的LSSVM模型。6.一种CFB锅炉机...

【专利技术属性】
技术研发人员：洪烽，逄亚蕾，梁璐，王睿，宋杰，张浩然，翟海涛，黄杰，
申请(专利权)人：华北电力大学，
类型：发明
国别省市：