本申请提供了一种单电场节能控制方法及装置，采集电除尘子系统的实时数据，电除尘子系统包括多个单电场；按照多个单电场的编号顺序，根据电除尘子系统的目标总除尘效率和实时数据，依次确定每个单电场是否为目标单电场，目标单电场用于表示需要调节设定参数的单电场；针对每个目标单电场，确定目标单电场的目标运行参数；将目标单电场的目标运行参数输入目标单电场对应的预先训练的神经网络模型，输出目标单电场的目标设定参数；根据目标单电场的目标设定参数，对目标单电场进行调节。本申请能够在保证粉尘排放达标的同时，实现对单电场的精确节能控制。场的精确节能控制。场的精确节能控制。
【技术实现步骤摘要】
一种单电场节能控制方法及装置
[0001]本申请涉及烟气治理领域，具体涉及一种单电场节能控制方法及装置。
技术介绍
[0002]节能减排是环境保护的重要课题之一，为减少粉尘排放、保护环境，工厂普遍采取除尘技术降低工业废气中的粉尘含量，其中，电除尘技术具有效率高、能耗低、易于维护等优点，应用较为广泛。随着排放标准越来越严格，为达排放标准，除尘设备运行耗电也随之增加，如何在保证出口粉尘排放达标的前提下提高设备的节能率十分关键。
[0003]一个电除尘子系统包含多个单电场控制设备，目前，对单电场控制设备进行控制，基本以手动调节为主。当锅炉负荷变化时，由现场操作人员手动调节其中几台单电场控制设备的设定参数，以适应现场运行工况的变化；当有单电场控制设备因检修停运或故障报警时，则由现场操作人员手动调节其它正在运行的单电场控制设备，以满足整个电除尘子系统整体的除尘效率指标。
[0004]上述手动调节的方式，滞后性和随机性很大，经常出现系统出力偏大导致设备功耗增加，造成电力资源浪费的情况，或者系统出力偏小导致粉尘排放浓度不达标的情况。此外，上述调节方式是根据电除尘子系统整体的除尘效率进行考虑来调节的，调节不够精确，在节约能源方面仍有可以提升的空间。因此，需要一种在出口粉尘排放达标的前提下，尽可能提高设备的能源利用率的控制方法。
技术实现思路
[0005]有鉴于此，本申请提供了一种单电场节能控制方法及装置，在保证出口粉尘排放达标的前提下，通过挖掘单电场控制设备的节能空间，实现精准的节能控制。
[0006]一方面，本申请实施例提供了一种单电场节能控制方法，所述方法包括：
[0007]采集电除尘子系统的实时数据，所述电除尘子系统包括多个单电场；
[0008]按照所述多个单电场的编号顺序，根据所述电除尘子系统的目标总除尘效率和所述实时数据，依次确定每个所述单电场是否为目标单电场，所述目标单电场用于表示需要调节设定参数的单电场；
[0009]针对每个所述目标单电场，确定所述目标单电场的目标运行参数；
[0010]将所述目标单电场的目标运行参数输入所述目标单电场对应的预先训练的神经网络模型，输出所述目标单电场的目标设定参数；
[0011]根据所述目标单电场的目标设定参数，对所述目标单电场进行调节。
[0012]可选的，所述根据所述电除尘子系统的目标总除尘效率和所述实时数据，依次确定每个所述单电场是否为目标单电场，包括：
[0013]对每个所述单电场，根据所述目标总除尘效率，计算所述单电场的理论除尘效率；
[0014]根据所述单电场的理论除尘效率和所述实时数据，确定所述单电场在所述理论除尘效率下的出力余量是否充足；
[0015]对于所述出力余量不充足的单电场，将所述单电场的实际除尘效率作为所述单电场的目标除尘效率，并确定所述单电场不是目标单电场；
[0016]对于所述出力余量充足的单电场，将所述单电场的理论除尘效率作为所述单电场的目标除尘效率，并确定所述单电场为目标单电场。
[0017]可选的，所述对每个所述单电场，根据所述目标总除尘效率，计算所述单电场的理论除尘效率，包括：
[0018]对于第1个所述单电场，根据所述目标总除尘效率，计算所述第1个单电场的理论除尘效率；
[0019]对于第k个所述单电场，根据所述目标总除尘效率和所述前k
‑
1个单电场各自的目标除尘效率，计算所述第k个单电场的理论除尘效率，所述k为大于1的整数。
[0020]可选的，所述根据所述单电场的理论除尘效率和所述实时数据，确定所述单电场在所述理论除尘效率下的出力余量是否充足，包括：
[0021]根据所述单电场的理论除尘效率和所述实时数据，计算所述单电场在所述理论除尘效率下的出力大小；
[0022]根据所述单电场在所述理论除尘效率下的出力大小，和所述单电场的额定出力大小，确定所述单电场在所述理论除尘效率下的出力余量是否充足。
[0023]可选的，所述实时数据包括所述电除尘子系统的全局运行参数和所述多个单电场各自的实时参数。
[0024]可选的，所述预先训练的神经网络模型为深度学习神经网络DNN模型。
[0025]可选的，所述多个单电场各自对应一个预先训练的神经网络模型，所述预先训练的神经网络模型是根据以下方式训练得到的：
[0026]确定所述模型的输入特征参数和输出特征参数，所述输入特征参数包括所述模型对应的单电场的历史参数和所述电除尘子系统的历史全局运行参数，所述输出特征参数包括所述模型对应的单电场的历史设定参数；
[0027]设计所述模型的框架；
[0028]确定所述模型的损失函数和优化函数；
[0029]准备所述模型的训练集和测试集；
[0030]根据所述训练集和测试集，得到所述预先训练的神经网络模型。
[0031]另一方面，本申请实施例还提供了一种单电场节能控制装置，所述装置包括：
[0032]采集单元，用于采集电除尘子系统的实时数据，所述电除尘子系统包括多个单电场；
[0033]目标单电场确定单元，用于按照所述多个单电场的编号顺序，根据所述电除尘子系统的目标总除尘效率和所述实时数据，依次确定每个所述单电场是否为目标单电场，所述目标单电场用于表示需要调节设定参数的单电场；
[0034]目标运行参数确定单元，用于针对每个所述目标单电场，确定所述目标单电场的目标运行参数；
[0035]模型推理单元，用于将所述目标单电场的目标运行参数输入所述目标单电场对应的预先训练的神经网络模型，输出所述目标单电场的目标设定参数；
[0036]调节单元，用于根据所述目标单电场的目标设定参数，对所述目标单电场进行调
节。
[0037]另一方面，本申请实施例还提供了一种设备，所述设备包括：处理器和存储器；
[0038]所述存储器，用于存储指令；
[0039]所述处理器，用于执行所述存储器中的所述指令，执行以上方面所述的方法。
[0040]另一方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有程序代码或指令，当其在计算机上运行时，使得所述计算机执行以上方面所述的方法。
[0041]由此可见，本申请实施例具有如下有益效果：
[0042]根据本申请提供的方法，首先采集包括多个单电场的电除尘子系统的实时数据，再按照多个单电场的编号顺序，根据目标总除尘效率和实时数据，依次确定每个单电场是否为目标单电场，即为需要调节设定参数的单电场；针对每个目标单电场，确定目标单电场的目标运行参数；将目标单电场的目标运行参数输入所述目标单电场对应的预先训练的单电场控制模型，输出目标单电场的目标设定参数；根据目标单电场的目标设定参数，即可对目标单电场进行调节。本申请能够将整个电除尘子系统的目标总除尘效率精准分配到每个单电场，保证出口粉尘排放达标的同时，实现了对单电场的精确节能控制本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种单电场节能控制方法，其特征在于，所述方法包括：采集电除尘子系统的实时数据，所述电除尘子系统包括多个单电场；按照所述多个单电场的编号顺序，根据所述电除尘子系统的目标总除尘效率和所述实时数据，依次确定每个所述单电场是否为目标单电场，所述目标单电场用于表示需要调节设定参数的单电场；针对每个所述目标单电场，确定所述目标单电场的目标运行参数；将所述目标单电场的目标运行参数输入所述目标单电场对应的预先训练的神经网络模型，输出所述目标单电场的目标设定参数；根据所述目标单电场的目标设定参数，对所述目标单电场进行调节。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述电除尘子系统的目标总除尘效率和所述实时数据，依次确定每个所述单电场是否为目标单电场，包括：对每个所述单电场，根据所述目标总除尘效率，计算所述单电场的理论除尘效率；根据所述单电场的理论除尘效率和所述实时数据，确定所述单电场在所述理论除尘效率下的出力余量是否充足；对于所述出力余量不充足的单电场，将所述单电场的实际除尘效率作为所述单电场的目标除尘效率，并确定所述单电场不是目标单电场；对于所述出力余量充足的单电场，将所述单电场的理论除尘效率作为所述单电场的目标除尘效率，并确定所述单电场为目标单电场。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对每个所述单电场，根据所述目标总除尘效率，计算所述单电场的理论除尘效率，包括：对于第1个所述单电场，根据所述目标总除尘效率，计算所述第1个单电场的理论除尘效率；对于第k个所述单电场，根据所述目标总除尘效率和所述前k
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1个单电场各自的目标除尘效率，计算所述第k个单电场的理论除尘效率，所述k为大于1的整数。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述单电场的理论除尘效率和所述实时数据，确定所述单电场在所述理论除尘效率下的出力余量是否充足，包括：根据所述单电场的理论除尘效率和所述实时数据，计算所述单电场在所述理论除尘效率下的出力大小；根据所述单电场在所述理论除尘效率下的出力大小，和所述单电场的额定出力大小，确...
【专利技术属性】
技术研发人员：钱云亮，黄成鑫，皮中霞，
申请(专利权)人：厦门龙净环保节能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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