本发明专利技术公开了一种超临界锅炉壁温在线预测方法及系统。本发明专利技术在分析影响壁温外部因素的基础上，同时考虑壁温的历史数据对壁温预测的影响，建立了具有时间序列的非线性自回归NARX神经网络预测模型，从而实现对超临界锅炉更加精确的壁温超前动态预测与超温预警。本发明专利技术通过混沌自适应烟花算法对NARX神经网络的可学习参数进行初始化，同时将烟花爆炸半径限制为随迭代次数增加而线性递减，从而避免陷入局部极值，提升了模型对全局最优解的搜索能力。另外，本发明专利技术还可以进一步结合超临界锅炉壁温的超前动态预测结果，通过预警模块实现超温预警，为运行人员对超温进行处置提供了时间，避免计划外停机，减少对电网造成损害。减少对电网造成损害。减少对电网造成损害。
【技术实现步骤摘要】
一种超临界锅炉壁温在线预测方法及系统
[0001]本专利技术属于深度学习预测领域，具体涉及一种超临界锅炉壁温在线预测方法及系统。
技术介绍
[0002]锅炉是发电、石油化工等工业过程中必不可少的重要动力设备。随着电力需求的增长，工厂发电设备向着大容量、高参数的超临界机组发展，此时对于发电设备的技术要求以及安全性有了更高的要求。目前超临界机组中普遍面临的问题是锅炉壁面的超温和高温腐蚀，导致爆管事故频发，造成计划外停机，给电力系统造成损害。
[0003]目前，现有技术中对超临界锅炉壁温通常采用监控系统对锅炉壁局部范围直接进行监控监视，选择局部有代表性的位置安装壁温测点，来减少超温的发生。该方法对测点周围的环境要求较高，而炉内环境往往较恶劣，对测量的精度和准确性有一定的影响。因此，此类直接测量方法并不能对高温受热面进行有效监控，运行中存在长期超温的管子，往往直至最后爆管才发现，仅能实现超温发生后再进行处理，有一定的滞后性。
[0004]因此，需要一种能够实现非直接测量方式预测超临界锅炉壁温的方法，实现对壁温超前动态预测，降低管壁超温的可能性，避免计划外停机，减少对电网的损害。
技术实现思路
[0005]本专利技术的目的在于解决现有技术中无法通过非直接测量方式预测超临界锅炉壁温的缺陷，并提供一种超临界锅炉壁温在线预测方法及系统。本专利技术通过超临界锅炉中其他便于监测的参数实现对锅炉壁温的预测，提前进行锅炉故障诊断和降温处理，防止锅炉超温。
[0006]为实现上述专利技术目的，本专利技术所采用的具体技术方案如下：第一方面，本专利技术提供了一种超临界锅炉壁温在线预测方法，其包括：S1、获取训练NARX神经网络的训练数据集，所述NARX神经网络的输入为锅炉特征参数和超临界锅炉壁温各自的历史序列以及当前时刻的锅炉特征参数，输出为当前时刻的超临界锅炉壁温；所述锅炉特征参数为超临界锅炉壁温的影响参数集合；S2、利用所述训练数据集训练NARX神经网络，形成超临界锅炉壁温预测模型；其中，NARX神经网络的可学习参数通过烟花算法生成的最优解进行初始化；所述烟花算法进行种群初始化时，先通过混沌映射产生混沌序列，再结合烟花个体解空间的上下限将混沌序列中的所有混沌值映射到解空间中得到一组构成初始烟花种群的烟花个体；同时所述烟花算法在迭代求解过程中，爆炸算子内的爆炸半径被限制为随迭代次数增加而线性递减；S3、在线获取超临界锅炉的实时锅炉特征参数，并利用所述超临界锅炉壁温预测模型对超临界锅炉壁温进行在线预测。
[0007]作为上述第一方面的优选，所述混沌映射采用帐篷映射，且将混沌序列中的一个混沌值映射到解空间时，先计算解空间的上限与下限之差再乘上当前映射的混沌值，再将
得到的乘积与解空间的下限相加，得到当前映射的混沌值对应的初始烟花个体。
[0008]作为上述第一方面的优选，所述烟花算法在迭代求解过程中，任意一次迭代时爆炸算子内的爆炸半径计算方法为：先将最大爆炸半径与最小爆炸半径之差乘上当前迭代次数与最大迭代次数之比，得到乘积，然后将最大爆炸半径减去所述乘积，得到当前迭代次数对应的爆炸半径。
[0009]作为上述第一方面的优选，所述锅炉特征参数一共9维，包括锅炉负荷、水煤比、燃烧器摆角、主蒸汽流量、主蒸汽温度、一次风量、二次风量、燃尽风量和总风量。
[0010]作为上述第一方面的优选，对于在线预测得到的超临界锅炉壁温，需进行可视化显示，同时需通过预设的预警规则进行实时预警。
[0011]第二方面，本专利技术提供了一种超临界锅炉壁温在线预测系统，其包括：数据获取模块，用于获取训练NARX神经网络的训练数据集，所述NARX神经网络的输入为锅炉特征参数和超临界锅炉壁温各自的历史序列以及当前时刻的锅炉特征参数，输出为当前时刻的超临界锅炉壁温；训练模块，用于利用所述训练数据集训练NARX神经网络，形成超临界锅炉壁温预测模型；其中，NARX神经网络的可学习参数通过烟花算法生成的最优解进行初始化；所述烟花算法进行种群初始化时，先通过混沌映射产生混沌序列，再结合烟花个体解空间的上下限将混沌序列中的所有混沌值映射到解空间中得到一组构成初始烟花种群的烟花个体；同时所述烟花算法在迭代求解过程中，爆炸算子内的爆炸半径被限制为随迭代次数增加而线性递减；预测模块，用于在线获取超临界锅炉的实时锅炉特征参数，并利用所述超临界锅炉壁温预测模型对超临界锅炉壁温进行在线预测。
[0012]作为上述第二方面的优选，所述混沌映射采用帐篷映射，且将混沌序列中的一个混沌值映射到解空间时，先计算解空间的上限与下限之差再乘上当前映射的混沌值，再将得到的乘积与解空间的下限相加，得到当前映射的混沌值对应的初始烟花个体。
[0013]作为上述第二方面的优选，所述烟花算法在迭代求解过程中，任意一次迭代时爆炸算子内的爆炸半径计算方法为：先将最大爆炸半径与最小爆炸半径之差乘上当前迭代次数与最大迭代次数之比，得到乘积，然后将最大爆炸半径减去所述乘积，得到当前迭代次数对应的爆炸半径。
[0014]作为上述第二方面的优选，所述锅炉特征参数一共9维，包括锅炉负荷、水煤比、燃烧器摆角、主蒸汽流量、主蒸汽温度、一次风量、二次风量、燃尽风量和总风量。
[0015]作为上述第二方面的优选，还包括可视化及预警报警模块，用于对于在线预测得到的超临界锅炉壁温进行可视化显示，同时通过预设的预警规则进行实时预警。
[0016]本专利技术相对于现有技术而言，具有以下有益效果：本专利技术提供的超临界锅炉壁温在线预测方法，在分析影响壁温外部因素的基础上，同时考虑壁温的历史数据对壁温预测的影响，建立了具有时间序列的非线性自回归NARX神经网络预测模型，从而实现对超临界锅炉更加精确的壁温超前动态预测与超温预警。且本专利技术通过混沌自适应烟花算法对NARX神经网络权重和阈值进行初始化，从而优化和改进了参数预测模型，缩短模型训练时间，避免陷入局部极值，提升其针对复杂系统的预测能力，有效提高了数据预测的鲁棒性、精确度和计算效率。另外，本专利技术还可以进一步结
合超临界锅炉壁温的超前动态预测结果，通过预警模块实现超温预警，为运行人员对超温进行处置提供了时间，避免计划外停机，减少对电网造成损害。本专利技术的应用，可保证锅炉高效、安全地运行和工作。
附图说明
[0017]图1为一种超临界锅炉壁温在线预测方法的步骤示意图；图2为一种超临界锅炉壁温在线预测系统的模块示意图；图3为实施例中超临界锅炉壁温在线预测方法的流程图。
具体实施方式
[0018]为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本专利技术的具体实施方式做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本专利技术。但是本专利技术能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本专利技术内涵的情况下做类似改进，因此本专利技术不受下面公开的具体实施例的限制。本专利技术各个实施例中的技术特征在没有相互冲突的前提下，均可进行相应组合。
[0019]在叙述本专利技术的具体实现方案之前，先对本专利技术本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种超临界锅炉壁温在线预测方法，其特征在于，包括：S1、获取训练NARX神经网络的训练数据集，所述NARX神经网络的输入为锅炉特征参数和超临界锅炉壁温各自的历史序列以及当前时刻的锅炉特征参数，输出为当前时刻的超临界锅炉壁温；所述锅炉特征参数为超临界锅炉壁温的影响参数集合；S2、利用所述训练数据集训练NARX神经网络，形成超临界锅炉壁温预测模型；其中，NARX神经网络的可学习参数通过烟花算法生成的最优解进行初始化；所述烟花算法进行种群初始化时，先通过混沌映射产生混沌序列，再结合烟花个体解空间的上下限将混沌序列中的所有混沌值映射到解空间中得到一组构成初始烟花种群的烟花个体；同时所述烟花算法在迭代求解过程中，爆炸算子内的爆炸半径被限制为随迭代次数增加而线性递减；S3、在线获取超临界锅炉的实时锅炉特征参数，并利用所述超临界锅炉壁温预测模型对超临界锅炉壁温进行在线预测。2.如权利要求1所述的超临界锅炉壁温在线预测方法，其特征在于，所述混沌映射采用帐篷映射，且将混沌序列中的一个混沌值映射到解空间时，先计算解空间的上限与下限之差再乘上当前映射的混沌值，再将得到的乘积与解空间的下限相加，得到当前映射的混沌值对应的初始烟花个体。3.如权利要求1所述的超临界锅炉壁温在线预测方法，其特征在于，所述烟花算法在迭代求解过程中，任意一次迭代时爆炸算子内的爆炸半径计算方法为：先将最大爆炸半径与最小爆炸半径之差乘上当前迭代次数与最大迭代次数之比，得到乘积，然后将最大爆炸半径减去所述乘积，得到当前迭代次数对应的爆炸半径。4.如权利要求1所述的超临界锅炉壁温在线预测方法，其特征在于，所述锅炉特征参数一共9维，包括锅炉负荷、水煤比、燃烧器摆角、主蒸汽流量、主蒸汽温度、一次风量、二次风量、燃尽风量和总风量。5.如权利要求1所述的超临界锅炉壁温在线预测方法，其特征在于，对于在线预测得到的超临界锅炉壁温，需进行可视化显示，同时需通过预设的预警规则进行实时预警。6.一种超临界锅炉...
【专利技术属性】
技术研发人员：童水光，代晓萌，童哲铭，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：
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