【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及环保节能和人工智能交叉，尤其涉及一种带有自学习功能的锅炉燃烧优化系统。
技术介绍
1、目前，火力发电依然是我国电力最主要的来源，锅炉的燃烧优化是火电机组实现节能减排的重要技术手段。随着电力行业信息化建设的发展，我国大部分燃烧设备的热工控制系统基本配置了分布式控制系统(dcs)，用以实现设备运行过程中的监视和报警、数据采集、实现机组的自动控制。与此同时，现有的dcs系统随着机组的运行，实时产生并积累了大量的运行数据。近年来，神经网络、智能寻优算法等人工智能技术的发展，也为深度挖掘和利用已积累的dcs系统数据提供了有效的工具，锅炉燃烧优化系统的智能化也成为必然的发展趋势。然而现有的锅炉燃烧优化系统缺乏自学习更新的机制，这样长久下来不利于提升锅炉的燃烧效率和降低氮氧化物的排放。
2、针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请实施例的目的是提供一种带有自学习功能的锅炉燃烧优化系统，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。
...【技术保护点】
1.一种带有自学习功能的锅炉燃烧优化系统，其特征在于，该带有自学习功能的锅炉燃烧优化系统包括数据采集模块、有效数据提取模块、仿真训练集创建模块、仿真模型训练模块、寻优数据集创建模块、寻优模型训练模块、历史数据存储模块及模型自更新模块；
2.根据权利要求1所述的一种带有自学习功能的锅炉燃烧优化系统，其特征在于，阶段性机组分布式控制系统运行数据为若干个月的运行数据；
3.根据权利要求2所述的一种带有自学习功能的锅炉燃烧优化系统，其特征在于，所述仿真训练集创建模块包括分组模块、条数确定模块及均衡模块；
4.根据权利要求3所述的一种带有自学...
【技术特征摘要】
1.一种带有自学习功能的锅炉燃烧优化系统，其特征在于，该带有自学习功能的锅炉燃烧优化系统包括数据采集模块、有效数据提取模块、仿真训练集创建模块、仿真模型训练模块、寻优数据集创建模块、寻优模型训练模块、历史数据存储模块及模型自更新模块；
2.根据权利要求1所述的一种带有自学习功能的锅炉燃烧优化系统，其特征在于，阶段性机组分布式控制系统运行数据为若干个月的运行数据；
3.根据权利要求2所述的一种带有自学习功能的锅炉燃烧优化系统，其特征在于，所述仿真训练集创建模块包括分组模块、条数确定模块及均衡模块；
4.根据权利要求3所述的一种带有自学习功能的锅炉燃烧优化系统，其特征在于，所述仿真模型训练模块包括仿真数据划分模块及训练判断模块；
5.根据权利要求4所述的一种带有自学习功能的锅炉燃烧优化系统，其特征在于，所述基于核心指标训练仿真模型时，定义神经网络模型的输出；
6.根据权利要求5所述的一种带有自学习功能的锅炉燃烧优化系...
【专利技术属性】
技术研发人员：钟耕垒，王珊，耿震，李潇，张璐，张楠，孟令艳，陶洪帅，黄建龙，
申请(专利权)人：北京清远顺合环保科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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