【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一氧化碳浓度控制，尤其涉及一种基于大数据的一氧化碳调整优化控制方法、系统及设备。
技术介绍
1、火电厂一氧化碳浓度控制关乎锅炉的经济性，日常运行中通过控制氧气含量来控制一氧化碳浓度，一氧化碳浓度控制过高则会造成锅炉未完全燃烧热损失增大，一氧化碳浓度控制过低又会造成风机耗电率增加、排烟温度升高、液氨消耗量增加、飞灰含碳量上升等一系列的影响，同时co浓度排放升高也会影响锅炉安全，容易引发尾部烟道二次燃烧。
2、因此，如何对一氧化碳浓度的控制进行优化调整成为了本领域技术人员急需解决的技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于大数据的一氧化碳调整优化控制方法、系统及设备，用以解决现有技术中一氧化碳浓度控制效率较低的缺陷。
2、本专利技术提供一种基于大数据的一氧化碳调整优化控制方法，包括：
3、确定火电厂中锅炉燃烧的煤种、负荷和制粉系统的运行方式；
4、输入所述煤种、负荷和制粉系统的运行方式至一氧化碳浓度控制曲线，输出一氧化碳浓度调整优化参数，其中，一氧化碳浓度控制曲线是基于煤种样本、负荷样本、制粉系统的运行方式样本和一氧化碳浓度调整优化参数样本进行预先训练得到的；
5、基于所述一氧化碳浓度调整优化参数，通过热工逻辑修正锅炉氧气含量控制指令；
6、监测在所述锅炉氧气含量控制指令下的风机耗电率、排烟温度、液氨消耗量和飞灰含碳量；
7、基于所述风机耗电率、排烟温度、液氨消耗量和飞灰含碳量与
8、根据本专利技术提供的一种基于大数据的一氧化碳调整优化控制方法，所述确定火电厂中锅炉燃烧的煤种、负荷和制粉系统的运行方式之前，还包括：
9、调取预设时长内，预设数量锅炉的煤种数据、负荷数据、制粉系统的运行方式数据；
10、统计在所述煤种数据、负荷数据、制粉系统的运行方式数据下的实际一氧化碳浓度调整优化参数数据；
11、确定所述预设时长内的预设数量锅炉在所述煤种数据、所述负荷数据、所述制粉系统的运行方式数据下的标准一氧化碳浓度调整优化参数数据；
12、将所述实际一氧化碳浓度调整优化参数数据与所述标准一氧化碳浓度调整优化参数数据进行融合，得到一氧化碳浓度调整优化参数样本和对应的煤种样本、负荷样本、制粉系统的运行方式样本；
13、基于所述煤种样本、负荷样本、制粉系统的运行方式样本和所述一氧化碳浓度调整优化参数样本，构建一氧化碳浓度控制曲线。
14、根据本专利技术提供的一种基于大数据的一氧化碳调整优化控制方法，所述输入所述煤种、负荷和制粉系统的运行方式至一氧化碳浓度控制曲线，输出一氧化碳浓度调整优化参数，包括：
15、确定所述煤种的结构构成配比；
16、基于所述煤种的结构构成配比，在一氧化碳浓度曲线集合中选择对应的目标一氧化碳浓度曲线；
17、输入所述煤种、负荷和制粉系统的运行方式至对应的目标一氧化碳浓度控制曲线，输出一氧化碳浓度调整优化参数。
18、根据本专利技术提供的一种基于大数据的一氧化碳调整优化控制方法，所述确定所述煤种的结构构成配比，包括：
19、采集煤种图片；
20、输入所述煤种图片至煤种检测模型，输出煤种类型；
21、基于不同的煤种类型确定出煤种结构构成配比。
22、根据本专利技术提供的一种基于大数据的一氧化碳调整优化控制方法，所述基于不同的煤种类型确定出煤种结构构成配比之后，还包括：
23、接受人工确认信息，所述人工确认信息是通过质量关系得到的；
24、当所述人工确认信息表示所述煤种结构构成配比错误时，以所述人工信息中的配比作为新的煤种结构构成配比。
25、根据本专利技术提供的一种基于大数据的一氧化碳调整优化控制方法，所述基于所述一氧化碳浓度调整优化参数，通过热工逻辑修正锅炉氧气含量控制指令，包括：
26、确定当前锅炉氧气含量；
27、通过氧量控制曲线，确定所述一氧化碳浓度调整优化参数对应的目标锅炉氧气含量；
28、基于所述目标锅炉氧气含量与所述当前锅炉氧气含量的大小关系，修正锅炉氧气含量控制指令。
29、根据本专利技术提供的一种基于大数据的一氧化碳调整优化控制方法，所述基于所述风机耗电率、排烟温度、液氨消耗量和飞灰含碳量与预设目标值的差异，反馈调节所述一氧化碳浓度调整优化参数，包括：
30、确定在所述风机耗电率、所述排烟温度、所述液氨消耗量和所述飞灰含碳量下的燃烧损失；
31、确定所述燃烧损失与最优燃烧损失的差值；
32、基于所述差值，调整所述一氧化碳浓度调整优化参数，以降低燃烧损失。
33、根据本专利技术提供的一种基于大数据的一氧化碳调整优化控制方法，还包括：
34、确定在不同煤种、不同负荷和不同制粉系统的运行方式下的燃烧效率和经济指标；
35、基于所述燃烧效率和所述经济指标，确定最优的煤种、负荷和制粉系统的运行方式的组合；
36、推送所述最优的煤种、负荷和制粉系统的运行方式的组合至不同的火电厂。
37、本专利技术还提供一种基于大数据的一氧化碳调整优化控制系统，包括：
38、确定模块，用于确定火电厂中锅炉燃烧的煤种、负荷和制粉系统的运行方式；
39、大数据模块，用于输入所述煤种、负荷和制粉系统的运行方式至一氧化碳浓度控制曲线，输出一氧化碳浓度调整优化参数，其中，一氧化碳浓度控制曲线是基于煤种样本、负荷样本、制粉系统的运行方式样本和一氧化碳浓度调整优化参数样本进行预先训练得到的；
40、修正模块，用于基于所述一氧化碳浓度调整优化参数，通过热工逻辑修正锅炉氧气含量控制指令；
41、监测模块，用于监测在所述锅炉氧气含量控制指令下的风机耗电率、排烟温度、液氨消耗量和飞灰含碳量；
42、调节模块，用于基于所述风机耗电率、排烟温度、液氨消耗量和飞灰含碳量与预设目标值的差异，反馈调节所述一氧化碳浓度调整优化参数。
43、本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述基于大数据的一氧化碳调整优化控制方法。
44、本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述基于大数据的一氧化碳调整优化控制方法。
45、本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述基于大数据的一氧化碳调整优化控制方法。
46、本专利技术提供的一种基于大数据的一氧化碳调整优化控制方法、系统及设备，方法通过确定火电厂中锅炉燃烧的煤种、负荷和制粉系统的运行方式；输入煤种、负荷和制粉系统的运行方式至一氧化碳本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的一氧化碳调整优化控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的一氧化碳调整优化控制方法，其特征在于，所述确定火电厂中锅炉燃烧的煤种、负荷和制粉系统的运行方式之前，还包括：
3.根据权利要求1所述的基于大数据的一氧化碳调整优化控制方法，其特征在于，所述输入所述煤种、负荷和制粉系统的运行方式至一氧化碳浓度控制曲线，输出一氧化碳浓度调整优化参数，包括：
4.根据权利要求3所述的基于大数据的一氧化碳调整优化控制方法，其特征在于，所述确定所述煤种的结构构成配比，包括：
5.根据权利要求4所述的基于大数据的一氧化碳调整优化控制方法，其特征在于，所述基于不同的煤种类型确定出煤种结构构成配比之后，还包括：
6.根据权利要求1所述的基于大数据的一氧化碳调整优化控制方法，其特征在于，所述基于所述一氧化碳浓度调整优化参数，通过热工逻辑修正锅炉氧气含量控制指令，包括：
7.根据权利要求1所述的基于大数据的一氧化碳调整优化控制方法，其特征在于，所述基于所述风机耗电率、排烟温度、液氨消耗量和飞灰含
8.根据权利要求1所述的基于大数据的一氧化碳调整优化控制方法，其特征在于，还包括：
9.一种基于大数据的一氧化碳调整优化控制系统，其特征在于，包括：
10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至8任一项所述基于大数据的一氧化碳调整优化控制方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的一氧化碳调整优化控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的一氧化碳调整优化控制方法，其特征在于，所述确定火电厂中锅炉燃烧的煤种、负荷和制粉系统的运行方式之前，还包括：
3.根据权利要求1所述的基于大数据的一氧化碳调整优化控制方法，其特征在于，所述输入所述煤种、负荷和制粉系统的运行方式至一氧化碳浓度控制曲线，输出一氧化碳浓度调整优化参数，包括：
4.根据权利要求3所述的基于大数据的一氧化碳调整优化控制方法，其特征在于，所述确定所述煤种的结构构成配比，包括：
5.根据权利要求4所述的基于大数据的一氧化碳调整优化控制方法，其特征在于，所述基于不同的煤种类型确定出煤种结构构成配比之后，还包括：
6.根据权利要求1所述的基...
【专利技术属性】
技术研发人员：方学军，王强，王定涛，宋盼盼，方敏，彭鹏，李威，杜彬，
申请(专利权)人：华能应城热电有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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