本发明专利技术属于火力发电技术领域，涉及一种脱硝设备锅炉烟道阻力预警方法和系统，包括：将脱硝装置烟道阻力运行正常时和异常时的参数分为训练集和验证集；通过训练集的参数对网络模型进行训练，获得以机组正常运行工况的脱硝设备烟道阻力值为输出的脱硝设备烟道阻力网络模型；将实时采集的脱硝设备烟道参数输入脱硝设备烟道阻力网络模型，输出预测的脱硝设备烟道阻力值；根据数据运算综合，判断预测的脱硝设备烟道阻力值是否正常，并结合脱硝设备烟道阻力专家知识库判断是否需要预警，若是，则发送报警信号，并推送相应的解决措施。其能够在脱硝装置烟道阻力异常初期提醒运行人员吹灰或调整运行工况，改善脱硝设备烟道阻塞情况。况。况。
【技术实现步骤摘要】
一种脱硝设备锅炉烟道阻力预警方法及系统
[0001]本专利技术涉及一种脱硝设备锅炉烟道阻力预警方法及系统，属于火力发电
技术介绍
[0002]火力发电厂锅炉炉膛中煤粉燃烧后产生的烟气，先进入脱硝设备降低NOx含量，然后进入空气预热器烟气仓，在预热器中利用烟气余热使一二次风得到预热。从空气预热器排出的烟气通过除尘器和引风机及脱硫系统排至烟囱。由于烟气中携带飞灰，脱硝装置烟道内部不可避免会造成沉积，若吹灰不及时，则会造成系统阻力增大从而导致烟风系统电耗增加，严重时甚至造成脱硝装置烟道二次燃烧，严重威胁机组安全运行。若能在脱硝装置烟道阻力异常初期及时发出预警，提醒运行人员吹灰或调整运行工况，则能够避免将此类事故发生。
[0003]目前火力发电厂中只能通过脱硝装置烟道阻力差压变送器或进出口压力变送器之差并结合机组实际运行工况人为判断烟道阻塞情况，在DCS控制系统中单纯设定差压报警经常会出现误报情况，且由于烟道阻塞并非经常性故障，这就使得运行人员非常容易忽略此类故障。
技术实现思路
[0004]针对上述问题，本专利技术的目的是提供了一种脱硝设备锅炉烟道阻力预警方法及系统，其能够在脱硝装置烟道阻力异常初期提醒运行人员吹灰或调整运行工况，改善烟道阻塞情况。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提出了以下技术方案：一种脱硝设备锅炉烟道阻力预警方法，包括：将脱硝装置烟道阻力运行正常时和异常时的参数分为训练集和验证集；
[0006]通过训练集的参数对深层神经网络模型进行训练，获得以机组正常运行工况的脱硝设备烟道阻力值为输出的脱硝设备烟道阻力网络模型；
[0007]将实时采集的脱硝设备烟道参数输入脱硝设备烟道阻力网络模型，输出预测的脱硝设备烟道阻力值；
[0008]根据数据运算综合，判断预测的脱硝设备烟道阻力值是否正常，并结合脱硝设备烟道阻力专家知识库判断是否需要预警，若是，则发送报警信号，并推送相应的解决措施。
[0009]进一步，参数为：总风量、未校正总煤量、SCR(选择性催化还原系统)出口烟气含氧量、SCR出口烟气温度，SCR入口烟气压力、SCR侧出口烟气压力和SCR烟气阻力中至少一个。
[0010]进一步，在采取脱硝设备烟道参数后，需要对参数进行预处理，预处理的方法包括变更数据格式和重建数据空间，重建数据空间通过多项式插值、线性插值、二次插值或Cubic插值实现。
[0011]进一步，脱硝设备烟道阻力网络模型结构包括若干层隐藏层和一层输出层，通过训练集的参数对网络模型进行训练，通过验证集对网络模型进行验证，并根据验证结果进
行参数调整。
[0012]进一步，脱硝设备烟道阻力网络模型的验证方法为：将测试集中数据作为训练集，每次训练结束，输出预测值，计算预测值与实际值的均方误差，当均方误差小于预设值时，结束模型训练；将验证集中数据输入经过训练的模型，输出预测值，计算预测值与实际值的均方误差，若大于预设值，则修改网络结构或修改训练参数进行重复训练，直到达到烟道阻力要求的均方误差值为止；若均方误差小于预设值，则模型通过验证，输出经过训练的模型。
[0013]进一步，脱硝设备烟道阻力数据综合运算为脱硝设备烟道阻力网络模型获得的预测的脱硝设备烟道阻力值，与实测的脱硝设备烟道阻力值进行比较，判断其是否超出异常工况边界值ε。
[0014]进一步，脱硝设备烟道阻力异常工况边界值ε的计算公式为：
[0015][0016]其中，ΔP
实测
为实测的脱硝设备烟道阻力实测值，ΔP
预测
为脱硝设备烟道阻力网络模型获得的预测的脱硝设备烟道阻力值。
[0017]进一步，脱硝设备烟道阻力专家知识库包括脱硝设备烟道阻力故障库、脱硝设备烟道阻力参数库和脱硝设备烟道阻力方案库；脱硝设备烟道阻力故障库，用于总结收集脱硝装置烟道阻力发生故障案例；脱硝设备烟道阻力参数库，用于在分析脱硝装置烟道阻力故障案例时，提供相关度最高参数集合；脱硝设备烟道阻力方案库，用于根据故障库中的不同故障提供相应的解决方案和最佳处理措施。
[0018]进一步，预警的条件是：连续若干次判断预测的脱硝设备烟道阻力值异常。
[0019]本专利技术还公开了一种脱硝设备锅炉烟道阻力预警系统，包括：脱硝设备烟道阻力数据采集处理模块，用于将脱硝装置烟道阻力运行正常时和异常时的参数分为训练集和验证集；模型训练模块，用于通过训练集的参数对网络模型进行训练，获得以机组正常运行工况的脱硝设备烟道阻力值为输出的脱硝设备烟道阻力网络模型；脱硝设备烟道阻力模型测试模块，用于将实时采集的脱硝设备烟道参数输入脱硝设备烟道阻力网络模型，输出预测的脱硝设备烟道阻力值；输出预警模块，用于根据数据运算综合，判断预测的脱硝设备烟道阻力值是否正常，并结合脱硝设备烟道阻力专家知识库判断是否需要预警，若是，则发送报警信号，并推送相应的解决措施。
[0020]本专利技术由于采取以上技术方案，其具有以下优点：本专利技术通过获取机组运行历史大数据信息，将历史运行大数据进行数理建模，得到的脱硝装置烟道阻力预警模型，能够在脱硝装置烟道阻力异常初期提醒运行人员吹灰或调整运行工况，改善脱硝设备烟道阻塞情况，能够避免由于未发现脱硝设备烟道阻力增大而导致的厂用电率增加问题及能够提前预判由于飞灰沉积造成尾部烟道二次燃烧的问题，并能够提高系统自动化程度，减小运行人员监盘压力。
附图说明
[0021]图1是本专利技术一实施例中基于深层神经网络的脱硝设备锅炉烟道阻力预警方法的示意图；
[0022]图2是本专利技术一实施例中预警条件的流程图；
[0023]图3是本专利技术一实施例中脱硝装置A侧烟道阻力预测效果图；
[0024]图4是本专利技术一实施例中基于深层神经网络的锅炉烟道阻力预警系统的示意图。
具体实施方式
[0025]为了使本领域技术人员更好的理解本专利技术的技术方案，通过具体实施例对本专利技术进行详细的描绘。然而应当理解，具体实施方式的提供仅为了更好地理解本专利技术，它们不应该理解成对本专利技术的限制。在本专利技术的描述中，需要理解的是，所用到的术语仅仅是用于描述的目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0026]为了解决现有技术中，在DCS控制系统中单纯设定差压报警经常会出现误报情况，且由于烟道阻塞并非经常性故障，使得运行人员非常容易忽略此类故障的技术问题，本专利技术提供一种基于深层神经网络的脱硝设备锅炉烟道阻力预警方法及系统，该方法通过脱硝装置烟道阻力专家知识库，获取机组运行预支相关的历史大数据信息，将历史运行大数据进行数据处理，确定训练集及验证集，应用机器学习得到脱硝装置烟道阻力预警的模型，将模型部署至大数据平台，将机组运行的实时数据输入到模型中，经过脱硝装置烟道阻力异常预警推送模块，最终实现在尾部烟道阻力异常初期及时发出预警，提醒运行人员吹灰或调整运行工况。下面结合附图，通过实施例对本专利技术的方案进行详细说明。
[0027]实施例一
[0028]本实施例公开了一种基于深层神经本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种脱硝设备锅炉烟道阻力预警方法，其特征在于，包括：将脱硝装置烟道阻力运行正常时和异常时的参数分为训练集和验证集；通过所述训练集的参数对网络模型进行训练，获得以机组正常运行工况的脱硝设备烟道阻力值为输出的脱硝设备烟道阻力网络模型；将实时采集的脱硝设备烟道参数输入所述脱硝设备烟道阻力网络模型，输出预测的脱硝设备烟道阻力值；根据数据运算综合，判断所述预测的脱硝设备烟道阻力值是否正常，并结合脱硝设备烟道阻力专家知识库判断是否需要预警，若是，则发送报警信号，并推送相应的解决措施。2.如权利要求1所述的脱硝设备锅炉烟道阻力预警方法，其特征在于，所述参数为：总风量、未校正总煤量、SCR出口烟气含氧量、SCR出口烟气温度，SCR入口烟气压力、SCR出口烟气压力和SCR烟气阻力中至少一个。3.如权利要求2所述的脱硝设备锅炉烟道阻力预警方法，其特征在于，在采取所述参数后，需要对所述参数进行预处理，所述预处理的方法包括变更数据格式和重建数据空间，所述重建数据空间通过多项式插值、线性插值、二次插值或Cubic插值实现。4.如权利要求1所述的脱硝设备锅炉烟道阻力预警方法，其特征在于，所述深层网络结构包括若干层隐藏层和一层输出层，通过所述训练集的参数对网络模型进行训练，通过所述验证集对网络模型进行验证，并根据验证结果进行参数调整。5.如权利要求4所述的脱硝设备锅炉烟道阻力预警方法，其特征在于，所述网络模型的验证方法为：将所述测集中数据输入网络模型中进行训练，每次训练结束，输出预测值，计算预测值与实际值的均方误差，当均方误差小于预设值时，结束模型训练；将所述验证集中数据输入经过训练的模型，输出预测值，计算预测值与实际值的均方误差，若大于预设值，则修改网络结构或修改训练参数进行重复训练，直到达到脱硝设备烟道阻力要求的均方误差值为止；若均方误差小于预...
【专利技术属性】
技术研发人员：谭祥帅，辛志波，邓春，李昭，何信林，赵如宇，姚智，吴青云，王林，潘耀宇，朱培林，蔺奕存，郭云飞，赵威，
申请(专利权)人：中国石油大学北京，
类型：发明
国别省市：
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