【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及燃煤电厂锅炉受热面吹灰预测领域，特别涉及一种燃煤电站锅炉受热面吹灰预测方法
技术介绍
1、目前，在燃煤电站中，锅炉的高效运行是确保整个发电过程顺畅的关键。锅炉性能的稳定性能直接关系到其受热面的清洁度。在电站的运行过程中，煤炭燃烧产生的热量被传递至受热面，加热工质以产生蒸汽，进而驱动发电机组。然而，煤炭燃烧过程中产生的灰分，在高温条件下可能会熔化，形成熔融状态，并随着烟气流动至受热面，造成积灰现象。积灰不仅增加了热阻，导致工质侧需要消耗更多的原煤以维持预定温度，还可能引发一系列问题，如换热效率下降、金属腐蚀加速，甚至导致整个机组的非计划停运，从而严重影响电站的安全性和经济效益。
2、现有技术中，通过分析不同时段的积灰增量分布，并将其与初始的清洁状态相结合，以预测锅炉受热面的清洁程度，另一种策略是将历史污染率数据解析为拟合曲线及其与原始数据间的偏差，然后结合最新的污染率数据构建预测模型。
3、但是，这些方法存在局限性，简单地叠加不同时间点的增量分布可能会忽略非线性影响和时间序列中的复杂模式，限制了预测精...
【技术保护点】
1.一种燃煤电站锅炉受热面的吹灰预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种燃煤电站锅炉受热面的吹灰预测方法，其特征在于，所述原始清洁因子时间序列数据的获取，具体步骤包括：
3.如权利要求1所述的一种燃煤电站锅炉受热面的吹灰预测方法，其特征在于，所述改进的自适应噪声完备集合经验模态分解算法为在集合经验模态算法的基础上通过自适应白噪声注入策略获得，具体步骤包括：
4.如权利要求3所述的一种燃煤电站锅炉受热面的吹灰预测方法，其特征在于，所述预设的噪声标准差为0.2，注入白噪声的次数为50，原始清洁因子时间序列数据和所...
【技术特征摘要】
1.一种燃煤电站锅炉受热面的吹灰预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种燃煤电站锅炉受热面的吹灰预测方法，其特征在于，所述原始清洁因子时间序列数据的获取，具体步骤包括：
3.如权利要求1所述的一种燃煤电站锅炉受热面的吹灰预测方法，其特征在于，所述改进的自适应噪声完备集合经验模态分解算法为在集合经验模态算法的基础上通过自适应白噪声注入策略获得，具体步骤包括：
4.如权利要求3所述的一种燃煤电站锅炉受热面的吹灰预测方法，其特征在于，所述预设的噪声标准差为0.2，注入白噪声的次数为50，原始清洁因子时间序列数据和所加入白噪声的信噪比为1。
5.如权利要求1所述的一种燃煤电站锅炉受热面的吹灰预测方法，其特征在于，所述固有模态函数分量和残差分量的获取，具体步骤包括：
6.如权利要求1所述的一种燃煤电站锅炉受热面的吹灰预测方法，其特征在于，所述采用双向循环神经网络预测模型对所得一系列固有模态函数分...
【专利技术属性】
技术研发人员：崔方舒，胡永涛，王楠，史元浩，杜鹏飞，李辉，
申请(专利权)人：中北大学，
类型：发明
国别省市：
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