【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及流化床锅炉，尤其涉及一种获取压力变化速率对于燃料的阶跃响应曲线的方法及系统。
技术介绍
1、工业流化床锅炉的蒸汽压力是机组运行的主要控制参数，直接影响到机组的安全及经济运行。在现有的压力控制方法中，使用模型预测控制(mpc)对压力进行控制是一种较为先进而有效的控制方法。其中，获取压力变化速率对于燃料的阶跃响应曲线，是模型预测工作中的核心部分。
2、然而，为了获取准确的阶跃响应曲线，通常需要花费大量的时间和工作量进行阶跃响应试验，这使得实现模型预测控制的成本通常相当高；同时，当锅炉负荷变化较大时，燃烧温度对燃烧速度的影响较为显著，因此也影响到了压力对于燃料的阶跃响应曲线。因此，若要覆盖锅炉的实际生产负荷，就需要进行多次实验，这进一步推高了模型预测控制工作的实际成本。
技术实现思路
1、鉴于现有技术的上述缺点、不足，本专利技术提供一种获取压力变化速率对于燃料的阶跃响应曲线的方法及系统。
2、为了达到上述目的，本专利技术采用的主要技术方案包括：
3、第一方面，本专利技术实施例提供一种获取压力变化速率对于燃料的阶跃响应曲线的方法，包括：
4、s1、将当前的锅炉炉膛温度输入至预先获取的燃烧速度模型中，获取当前热量释放时间预测值；
5、其中，预先将指定的时间标记作为因变量，与该指定的时间标记所对应的燃烧温度标记值作为自变量，训练预设的一元线性机器学习回归模型后，得到所述燃烧速度模型；
6、s2、将预先获取的第
7、所述第一阶跃响应曲线为压力变化速率对于燃料的阶跃响应曲线；
8、s3、基于当前热量释放时间预测值与所述典型热量释放时间预测值以及预先获取的第一阶跃响应曲线，得到最终压力变化速率对于燃料的阶跃响应曲线。
9、优选地，所述s3具体包括：
10、s31、基于当前热量释放时间预测值与所述典型热量释放时间预测值，获取当前热量释放时间预测值与所述典型热量释放时间预测值的比值ratio；
11、s32、将预先获取的第一阶跃响应曲线所对应的所有时间标记乘以所述比值ratio后作为新的时间标记，得到最终压力变化速率对于燃烧的阶跃响应曲线。
12、优选地，在s1之前还包括：
13、s01、根据预先获取的锅炉历史生产数据，获取第一训练数据集；
14、所述锅炉历史生产数据包括按照预先设定的时间间隔所采集的多条第一生产数据；
15、其中每条第一生产数据包括：与该条第一生产数据所对应的时间标记、燃料流量、锅炉炉膛温度、锅炉主蒸汽压力、锅炉主蒸汽流量、锅炉主蒸汽温度、锅炉给水温度、锅炉给水压力；
16、s02、根据第一训练数据集，分别获取不同燃烧温度标记值下热量对于燃料的阶跃响应曲线；
17、s03、根据不同燃烧温度标记值下热量对于燃料的阶跃响应曲线，获取燃烧速度模型。
18、优选地，所述s01具体包括：
19、s01-1、根据预先获取的锅炉历史生产数据，将时间标记处于第一指定时间段内的任一条第一生产数据中的时间标记、燃料流量、锅炉炉膛温度组成一条与该条第一生产数据所对应的初始第一训练数据；
20、s01-2、根据与初始第一训练数据所对应的第一生产数据，获取与该初始第一训练数据所对应的锅炉主蒸汽获得总热量；
21、其中，所述锅炉主蒸汽获得总热量为锅炉主蒸汽单位获得热量与锅炉主蒸汽流量相乘得到的；锅炉主蒸汽单位获得热量为锅炉主蒸汽单位焓值与锅炉给水单位焓值求差得到的；所述锅炉主蒸汽单位焓值是通过锅炉主蒸汽压力与锅炉主蒸汽温度计算得到的；所述锅炉给水单位焓值是通过锅炉给水温度与锅炉给水压力计算得到的；
22、s01-3、将该锅炉主蒸汽获得总热量分别加入与其相应的初始第一训练数据中，得到中间第一训练数据，并将所有的中间第一训练数据按照时间标记依次排列以组成第一训练数据集。
23、优选地，所述s02具体包括：
24、s02-1、针对第一训练数据集中每一中间第一训练数据中的燃料流量和锅炉主蒸汽获得总热量分别与该中间第一训练数据中的时间标记的第一预先设定差分时间段之前的中间第一训练数据中的燃料流量和锅炉主蒸汽获得总热量进行差分，得到与该中间第一训练数据对应的燃料流量变化量与锅炉主蒸汽获得总热量变化量，并将该燃料流量变化量和锅炉主蒸汽获得总热量变化量加入该中间第一训练数据中，得到最终第二生产数据；
25、s02-2、将所有的最终第二生产数据组成最终的第一训练数据集；
26、s02-3、将所述最终的第一训练数据集，按照最终第二生产数据中的锅炉炉膛温度由高至低的顺序均分为k个子集，并将每一子集中所有最终第二生产数据中的锅炉炉膛温度的平均值作为该子集所对应的燃烧温度标记值；其中，k为预先设定值；
27、s02-4、将任一子集中的任一最终第二生产数据中的锅炉主蒸汽获得总热量变化量作为因变量，并将时间标记在该最终第二生产数据的时间标记之前的第一时长内的所有最终第二生产数据中的燃料流量变化量作为自变量，训练预先设定的多元线性机器学习回归模型，得到与该子集对应的热量变化模型；
28、s02-5、针对与任一子集对应的预先构建的单位阶跃的燃料变化量曲线，以第一预先设定差分时间段为第一步长，以该单位阶跃的燃料变化量曲线的阶跃变化时间为时间起点，在第一时长内依次调用与该子集对应的热量变化模型，获取每个第一步长的热量变化量预测值，并将每一第一步长的热量变化量预测值进行累积，得到与该子集对应的每个第一步长的热量变化总量预测值；
29、s02-6、将与该子集对应的第一时长内每个第一步长的热量变化总量预测值依次连接形成与该子集对应的燃烧温度标记值下热量对于燃料的阶跃响应曲线。
30、优选地，所述s03具体包括：
31、s03-1、针对任一子集所对应的热量对于燃料的阶跃响应曲线，在依次获取该子集所对应的热量对于燃料的阶跃响应曲线中每一个第一步长的热量变化总量预测值与该子集所对应的热量对于燃料的阶跃响应曲线中最后一个第一步长的热量变化总量预测值的比值中，筛选出满足预先设定第一条件的比值所对应的时间标记，作为与该子集对应的第一时间标记；
32、其中，满足预先设定第一条件的比值所对应的时间标记为第一个比值大于等于预先配置的热量释放量参数x％的时间标记；其中，x为预先设定值；
33、s03-2、将每一子集分别所对应的第一时间标记作为因变量，将该子集所对应的燃烧温度标记值作为自变量，训练预先设定的一元线性机器学习回归模型，得到燃烧速度模型。
34、优选地，在s1之前还包括：
35、s04、根据预先获取的锅炉历史生产数据，获取第二训练数据集；
36、s05、根据所述第二训练数据集，获取第一本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种获取压力变化速率对于燃料的阶跃响应曲线的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S3具体包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在S1之前还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述S01具体包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述S02具体包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述S03具体包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在S1之前还包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述S04具体包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述S05具体包括：
10.一种获取压力变化速率对于燃料的阶跃响应曲线的系统，其特征在于，包括：
【技术特征摘要】
1.一种获取压力变化速率对于燃料的阶跃响应曲线的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述s3具体包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在s1之前还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述s01具体包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述s02具体包括：
<...【专利技术属性】
技术研发人员：王栋，李炼，党海峰，夏建涛，
申请(专利权)人：上海全应科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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