CN117823882A - 燃煤电厂锅炉低负荷水动力预警方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及电厂锅炉运维的技术领域，特别是涉及一种燃煤电厂锅炉低负荷水动力预警方法及装置，其能够更全面、准确地评估锅炉低负荷水动力运行状态，提前发现潜在问题并及时进行预警，有助于保障锅炉系统的安全稳定运行；方法包括：对燃煤电厂锅炉水动力介质管道进行关键位置节点标记；在标记为关键位置节点处部署数据采集传感器，并预先设定数据采集传感器的采集时间节点；采集传感器包括流量传感器、压力传感器以及温度传感器；根据预先设定的采集时间节点，控制数据采集传感器进行水动力运行参数采集，并对采集到的水动力运行参数进行数据处理，获得水动力三维运行特征矩阵。

Description

燃煤电厂锅炉低负荷水动力预警方法及装置

技术领域

本发明涉及电厂锅炉运维的技术领域，特别是涉及一种燃煤电厂锅炉低负荷水动力预警方法及装置。

背景技术

全球范围内，许多国家正在加大对清洁能源的投资和开发，以减缓气候变化并降低对化石燃料的依赖；这导致了能源结构的调整，从传统的燃煤发电逐渐向可再生能源如风能和太阳能等转变；这种结构性的调整对燃煤电厂提出了新的挑战，包括调峰压力和灵活性要求；在电力装置需求较低时，火电机组可能需要以较低的负荷运行，而传统的燃煤锅炉在低负荷下运行条件下，可能经常处于不稳定状态，容易对燃煤锅炉的安全性和效率造成一定的影响；因此，对燃煤电厂在锅炉低负荷运行下的水动力进行实时监控显得尤为重要。

然而，现有的监控方式仅仅是通过简单的某个特定指标监测来作为预警依据，仅通过一个特定指标进行监控，无法全面反映锅炉低负荷运行下的水动力状态。因此，目前亟待需要提供一种燃煤电厂锅炉低负荷水动力预警方法来解决上述技术问题。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供一种能够更全面、准确地评估锅炉低负荷水动力运行状态，提前发现潜在问题并及时进行预警，有助于保障锅炉系统的安全稳定运行的燃煤电厂锅炉低负荷水动力预警方法。

第一方面，本发明提供了燃煤电厂锅炉低负荷水动力预警方法，所述方法包括：

对燃煤电厂锅炉水动力介质管道进行关键位置节点标记；

在标记为关键位置节点处部署数据采集传感器，并预先设定数据采集传感器的采集时间节点；所述采集传感器包括流量传感器、压力传感器以及温度传感器；

根据预先设定的采集时间节点，控制数据采集传感器进行水动力运行参数采集，并对采集到的水动力运行参数进行数据处理，获得水动力三维运行特征矩阵；所述水动力三维运行特征矩阵的一维为各项水动力运行参数，包括介质流速、介质压力以及介质温度，水动力三维运行特征矩阵的二维为采集时间节点，水动力三维运行特征矩阵的三维为关键位置节点，

将水动力三维运行特征矩阵输入至预先构建的水动力运行评价模型中，获得锅炉水动力评价指数；

采集锅炉热工运行参数，并根据锅炉热工运行参数确定水动力评价指数的偏差修正因子；

利用偏差修正因子校正水动力评价指数，并将校正结果与预设的水动力运稳阈值进行比对：

若校正结果未超过水动力运稳阈值，说明锅炉水动力运行正常，则无需动作；若校正结果超过水动力运稳阈值，说明锅炉水动力运行失稳，则生成水动力失稳报警信息，并进行警报。

另一方面，本申请还提供了燃煤电厂锅炉低负荷水动力预警装置，所述装置包括：

关键节点标记模块，用于在燃煤电厂锅炉水动力介质管道的关键位置进行节点标记；

传感器部署模块，用于在标记为关键位置节点处部署数据采集传感器，并预设数据采集传感器的采集时间节点；所述数据采集传感器包括流量传感器、压力传感器以及温度传感器；

数据处理模块，用于根据预设的采集时间节点，控制数据采集传感器进行水动力运行参数采集，并对采集到的水动力运行参数进行数据处理，获得水动力三维运行特征矩阵；

评价模型模块，用于将水动力三维运行特征矩阵输入至预先存储的水动力运行评价模型中，获得锅炉水动力评价指数；

偏差修正模块，用于采集锅炉热工运行参数，并根据锅炉热工运行参数确定水动力评价指数的偏差修正因子；

报警模块，用于利用偏差修正因子校正水动力评价指数，并将校正结果与预设的水动力运稳阈值进行比对，若校正结果未超过水动力运稳阈值，说明锅炉水动力运行正常，则无需动作；若校正结果超过水动力运稳阈值，说明锅炉水动力运行失稳，则生成水动力失稳报警信息，并进行警报。

第三方面，本申请提供了一种电子设备，包括总线、收发器、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，所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述任意一项所述方法中的步骤。

第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述方法中的步骤。

与现有技术相比本发明的有益效果为：

本发明通过在关键位置部署数据采集传感器，实时监测水动力运行参数，并构建水动力运行评价模型，能够全面反映锅炉低负荷运行下的水动力状态，避免仅通过某个特定指标进行监控的局限性；

本发明根据预先设定的采集时间节点，实时采集水动力运行参数，并进行数据处理，获得水动力三维运行特征矩阵；然后将该特征矩阵输入至预先构建的水动力运行评价模型中，获得锅炉水动力评价指数；通过与预设的水动力运稳阈值进行比对，能够及时发现锅炉水动力运行异常，并产生相应的报警信息，确保锅炉的安全和稳定运行；

本发明还考虑了锅炉热工运行参数对水动力评价的影响，通过采集锅炉热工运行参数，并根据该参数确定水动力评价指数的偏差修正因子；这种修正机制能够更准确地反映锅炉水动力的实际情况，提高预警的准确性和可靠性；

本发明采用了物联网技术，通过在关键位置部署数据采集传感器，实现了对锅炉水动力运行参数的实时监测和数据采集；这种技术能够提高数据传输的效率和准确性，为预警系统的实施提供了有力的技术支持；

本发明可以根据实际情况灵活调整数据采集传感器的数量、位置和采集时间节点等参数，以满足不同燃煤电厂锅炉低负荷水动力预警的需求；同时，本发明还可以根据实际情况不断优化和完善，提高预警的准确性和可靠性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明一实施例提供的一种燃煤电厂锅炉低负荷水动力预警方法的流程图；

图2是水动力三维运行特征矩阵的示意图；

图3是本发明一实施例提供的一种电子设备的硬件架构图；

图4是本发明一实施例提供的一种燃煤电厂锅炉低负荷水动力预警装置的结构图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参考图1，本发明实施例提供了一种燃煤电厂锅炉低负荷水动力预警方法，包括以下步骤：

步骤S1、对燃煤电厂锅炉水动力介质管道进行关键位置节点标记；

步骤S2、在标记为关键位置节点处部署数据采集传感器，并预先设定数据采集传感器的采集时间节点；

步骤S3、根据预先设定的采集时间节点，控制数据采集传感器进行水动力运行参数采集，并对采集到的水动力运行参数进行数据处理，获得水动力三维运行特征矩阵；

步骤S4、将水动力三维运行特征矩阵输入至预先构建的水动力运行评价模型中，获得锅炉水动力评价指数；

步骤S5、采集锅炉热工运行参数，并根据锅炉热工运行参数确定水动力评价指数的偏差修正因子；

步骤S6、利用偏差修正因子校正水动力评价指数，并将校正结果与预设的水动力运稳阈值进行比对：若校正结果未超过水动力运稳阈值，说明锅炉水动力运行正常，则无需动作；若校正结果超过水动力运稳阈值，说明锅炉水动力运行失稳，则生成水动力失稳报警信息，并进行警报。

在本实施例中，通过在关键位置部署数据采集传感器，实时监测水动力运行参数，并构建水动力运行评价模型，能够全面反映锅炉低负荷运行下的水动力状态，避免仅通过某个特定指标进行监控的局限性；该方法根据预先设定的采集时间节点，实时采集水动力运行参数，并进行数据处理，获得水动力三维运行特征矩阵；然后将该特征矩阵输入至预先构建的水动力运行评价模型中，获得锅炉水动力评价指数；通过与预设的水动力运稳阈值进行比对，能够及时发现锅炉水动力运行异常，并产生相应的报警信息，确保锅炉的安全和稳定运行；该方法还考虑了锅炉热工运行参数对水动力评价的影响，通过采集锅炉热工运行参数，并根据该参数确定水动力评价指数的偏差修正因子；这种修正机制能够更准确地反映锅炉水动力的实际情况，提高预警的准确性和可靠性；采用了物联网技术，通过在关键位置部署数据采集传感器，实现了对锅炉水动力运行参数的实时监测和数据采集；这种技术能够提高数据传输的效率和准确性，为预警系统的实施提供了有力的技术支持；可以根据实际情况灵活调整数据采集传感器的数量、位置和采集时间节点等参数，以满足不同燃煤电厂锅炉低负荷水动力预警的需求；同时，该方法还可以根据实际情况不断优化和完善，提高预警的准确性和可靠性。

下面描述图1所示的各个步骤的执行方式。

针对步骤S1：

步骤S1的目的是在锅炉水动力系统中明确定义关键位置节点，这些节点是水动力特性变化的关键区域，确保在整个水动力系统中有针对性地监测和收集数据；通过在这些位置设置传感器，可以更准确地监测水动力运行参数的变化，提高预测水动力失稳的准确性；关于步骤S1具体包括以下内容：

标记方法：进行详细的水动力系统分析，包括管道布局、流体流动路径、关键设备的位置等；通过这一分析，确定水动力系统中的关键位置，如流速较大或容易发生变化的区域；利用数学模型模拟水动力系统的运行，识别系统中可能发生水动力失稳的节点；数学模型可以帮助预测关键位置的流体参数变化；

关键位置节点标记：在水动力系统中，流速较大的节点通常是影响水动力性能的重要位置，包括主要管道、弯头、分支等；考虑到温度和压力的变化对水动力性能的影响，选择那些在温度和压力变化较为敏感的节点；在系统交叉口设置传感器，因为这些位置通常对水动力稳定性有较大影响；

标记技术：进行实地勘测，通过直观观察和仪器测量确认关键位置；使用无损检测技术，如超声波、红外线摄像头等，对管道进行检测，以发现管道内部的异常或关键位置；

标记结果记录：将标记结果输入到地理信息系统中，以建立水动力系统的数字地图，方便后续的数据采集和监测；更新水动力系统的工程图纸，标明关键位置节点的具体位置和标记；

定期更新：定期分析水动力系统的运行数据，根据实际运行情况更新关键位置节点，以保证监测的准确性。

在本步骤中，通过详细的水动力系统分析和数学模型模拟，可以准确地确定系统中的关键位置节点；这有助于精确定位影响水动力性能的重要区域，包括流速较大的节点和对温度、压力敏感的节点；结合数学模型、实地勘测和无损检测技术，确保对水动力系统关键位置节点的标记具有全面性和准确性；这种系统性的方法有助于综合考虑不同因素，提高标记的可靠性；

采用无损检测技术如超声波、红外线摄像头等，使得标记过程更为先进和高效；这些技术能够在不破坏系统的情况下检测管道内部的异常，提高关键位置节点的识别效率；将标记结果输入地理信息系统，建立水动力系统的数字地图，并更新工程图纸，使得系统的信息更加直观和易于管理；这有助于后续的数据采集和监测工作；引入定期更新的概念，对水动力系统的运行数据进行分析，并根据实际运行情况更新关键位置节点；这保证了标记的持续准确性，系统可以随着时间的推移适应运行状况的变化。

针对步骤S2：

步骤S2涉及在标记为关键位置节点处部署数据采集传感器，并预先设定数据采集传感器的采集时间节点；在电厂锅炉运维领域，这一步骤的设计需要考虑到水动力参数的准确采集、传感器的选择以及采集频率的合理设置；以下是对步骤S2的详细介绍：

S21、数据采集传感器的选择：针对水动力系统，选择适用于不同管道尺寸和流速范围的流量传感器，确保精准地测量介质的流速；选用能够耐受高温和高压环境的压力传感器，以实时监测介质在关键位置的压力变化；选择适用于高温环境的温度传感器，以监测介质的温度，这对于分析水动力参数变化至关重要；

S22、采集时间节点的预设：通过了解锅炉运行的特性，设定合适的采集时间节点；包括高负荷、低负荷、启停机等运行状态，以确保涵盖各种运行情况；确定每个时间节点的采集频率，考虑到数据采集的实时性需求和传感器采集数据的存储容量；对于快速变化的参数，采集频率可能需要更高；

S23、安装和校准传感器：传感器应该被正确安装在关键位置，以确保其能够准确地捕捉水动力参数的变化；在部署前，对所有传感器进行校准，以确保其输出的数据是准确可靠的；这包括零点校准和满量程校准；

S24、数据传输和存储：确定传感器数据传输的方式，可以选择有线或者无线传输，取决于实际环境和安全要求；设定合适的数据存储方案，包括数据的实时存储和长期存档，以备将来分析和验证模型；

S25、安全考虑：确保所选择的传感器符合安全标准，并在高温和高压环境下能够稳定运行；采取适当的措施保障数据传输的安全性，以防止数据被未经授权的访问或篡改。

在本步骤中，选择多种传感器类型，覆盖了关键参数(流量、压力、温度)，确保对水动力系统的全面监测和数据采集，提高数据的准确性；选用适用于不同管道尺寸和流速范围的传感器，增强了系统的适应性和通用性，可以应对多种工况和环境条件；针对锅炉运行的特性设定采集时间节点，涵盖了高负荷、低负荷、启停机等多种运行状态，确保数据采集的全面性和代表性；

考虑到数据实时性需求和参数变化速率的不同，设定了采集频率，确保对快速变化的参数进行更高频率的采集，提高数据的灵敏度和可用性；强调正确安装和传感器的校准，保证了传感器能够准确捕捉水动力参数的变化，提高了数据采集的可靠性；考虑了有线或无线传输方式，根据实际环境和安全要求选择，同时设定了合适的数据存储方案，确保实时存储和长期存档的需求；关注传感器的安全标准和稳定性，同时采取措施确保数据传输的安全性，防止数据被未经授权的访问或篡改，提高系统的安全性和稳定性。

针对步骤S3：

步骤S3是关键的数据采集和处理步骤，涉及到对燃煤电厂锅炉水动力运行参数的采集、处理和形成水动力三维运行特征矩阵；在电厂锅炉运维领域，这一步骤通常需要综合考虑流体力学、热力学和传感器技术等方面的知识；以下是构建水动力三维运行特征矩阵的具体步骤：

S31、数据采集与预处理：首先，根据预先设定的采集时间节点，控制数据采集传感器进行水动力运行参数的采集；这些参数包括介质流速、介质压力和介质温度等；数据采集需要确保准确性和实时性，以反映锅炉水动力的真实状态；然后，对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、格式转换、异常值处理等，以提取有用的特征信息；

S32、特征提取：在预处理的基础上，对每个关键位置节点的水动力运行参数进行特征提取；具体来说，可以从流速、压力和温度等参数中提取出能够反映锅炉水动力状态的特征；例如，可以提取流速的平均值、最大值、最小值等特征；压力的波动情况、变化趋势等特征；温度的平均值、波动情况等特征；

S33、构建水动力三维运行特征矩阵：将每个关键位置节点的水动力运行参数特征按照采集时间节点进行组织，构建水动力三维运行特征矩阵；这个矩阵的一维为各项水动力运行参数特征，包括流速、压力和温度等；二维为采集时间节点；三维为关键位置节点；通过构建这个矩阵，可以全面反映锅炉低负荷运行下的水动力状态；具体的，水动力三维运行特征矩阵如图2所示，其中Vji表示在第j个采集时间节点时，第i个关键位置节点的介质流速，Fji表示在第j个采集时间节点时，第i个关键位置节点的介质压力，Tji表示在第j个采集时间节点时，第i个关键位置节点的介质温度。

在构建水动力三维运行特征矩阵的过程中，需要注意的是：数据处理和分析的方法和技术需要根据具体的情况进行选择和应用；例如，对于流速和压力等参数，需要采用滤波、平滑等技术来消除噪声和干扰；对于温度等参数，需要采用趋势分析、周期性分析等方法来提取特征。特征提取需要根据锅炉低负荷运行的水动力特性和实际情况进行选择和设计；例如，对于流速和压力等参数，需要提取其统计特征、变化趋势等；对于温度等参数，需要提取其平均值、波动情况等。在构建水动力三维运行特征矩阵时，需要考虑数据的完整性和一致性；对于缺失或异常的数据，需要进行适当处理，以保证矩阵的准确性和可靠性。

通过以上步骤，可以构建出具有关键位置节点、采集时间节点和各项水动力运行参数三个维度的水动力三维运行特征矩阵，这个矩阵可以全面反映锅炉低负荷运行下的水动力状态，为后续的水动力运行评价和预警提供重要的数据支持。

针对步骤S4：

在步骤S4中的，水动力运行评价模型是基于多个水动力参数和运行状态进行建模，它需要考虑到多种因素和参数，以确保能够准确地评估锅炉水动力的运行状态；以下是构建水动力运行评价模型的具体步骤：

S41、确定模型输入：水动力运行评价模型的输入是水动力三维运行特征矩阵；这个矩阵包含了各项水动力运行参数，如介质流速、介质压力和介质温度等，以及这些参数在关键位置节点上的采集时间节点和分布情况；这些数据能够全面反映锅炉水动力的运行状态和特性；

S42、特征提取与处理：对输入的水动力三维运行特征矩阵进行特征提取和处理；这包括对各项水动力运行参数进行统计分析、趋势分析、异常检测等，提取出与锅炉水动力运行状态相关的特征；同时，对特征进行标准化处理，消除不同特征之间的量纲和数量级差异，使得模型能够更好地处理数据；

S43、模型选择与训练：选择适合的机器学习算法或统计模型来构建水动力运行评价模型；常见的模型包括支持向量机、神经网络、决策树等；使用历史数据对模型进行训练，通过调整模型参数和优化算法，使得模型能够准确地反映锅炉水动力运行状态与各特征之间的关系；

S44、模型验证与评估：使用独立的测试数据对训练好的模型进行验证和评估；通过比较模型的预测结果与实际结果，评估模型的准确性和性能；如果模型表现不佳，需要对模型进行调整和优化；

S45、模型部署与应用：将训练好的模型部署到燃煤电厂的监控系统中，用于实时监测锅炉水动力的运行状态；通过将实时数据输入到模型中，获得锅炉水动力评价指数，进而判断锅炉水动力是否运行正常。

在上述步骤中，模型的建立考虑了多个水动力参数和运行状态，通过水动力三维运行特征矩阵综合考虑介质流速、介质压力、介质温度等多个因素，从而全面反映了锅炉水动力的运行状态；输入的水动力三维运行特征矩阵包含了在关键位置节点上的采集时间节点和分布情况，这考虑了数据的时序性和空间分布，使得模型更有能力捕捉锅炉水动力运行的全面特性；

通过对输入数据进行特征提取和处理，模型能够更好地理解数据的关键特征，从而提高模型对水动力运行状态的敏感性和准确性；通过使用独立的测试数据对模型进行验证和评估，能够客观地评估模型的准确性和泛化能力，确保模型在实际应用中能够可靠地预测锅炉水动力的运行状态。

针对步骤S5：

步骤S5旨在通过采集锅炉的热工运行参数来确定水动力评价指数的偏差修正因子；偏差修正因子是为了更准确地评估锅炉水动力评价指数，考虑到锅炉热工运行参数对水动力状态的影响；偏差修正因子具体通过以下方式确定：

S51、数据采集与分析：在锅炉运行的实际工况下，收集大量的锅炉热工运行参数数据，包括但不限于燃烧温度、过热器温度、燃煤供给率、空气供给率、烟气温度、烟气成分等；这些参数反映了锅炉的热工运行状态；

S52、建立关联模型：利用收集到的数据建立一个模型，分析锅炉热工运行参数与水动力评价指数之间的关联；可以采用统计学方法、机器学习算法或者其他相关的建模技术；

S53、模型验证与调整：验证建立的关联模型的准确性，并根据实际运行情况进行调整；涉及到在模型中引入更多的参数或者优化模型的算法，以更好地描述锅炉水动力状态的变化；

S54、确定偏差修正因子：基于建立的关联模型，确定与锅炉热工运行参数相关的修正因子；这些修正因子采用权重、偏差值或其他形式，用于调整水动力评价指数；

S55、实时监测与反馈：在锅炉运行时实时监测热工运行参数，并根据修正因子对水动力评价指数进行实时修正，通过系统中的反馈回路来实现，确保修正因子能够及时反映锅炉热工状态的变化；

S56、持续优化：随着运行数据的积累和系统的不断优化，修正因子需要进行定期的更新和调整，以确保其与实际运行状态的一致性。

在本步骤中，通过数据采集与分析、建立关联模型以及模型验证与调整等步骤，步骤S5致力于建立一个准确反映锅炉水动力状态的模型；通过对锅炉热工运行参数的深入分析，能够更准确地确定与水动力评价指数相关的修正因子，提高评估的精准性；步骤S5中的实时监测与反馈步骤确保了系统能够及时响应锅炉运行状态的变化；修正因子的实时调整使系统更具灵活性，能够适应不同工况下的水动力状态，提高对异常情况的敏感性；

步骤S5采用数据驱动的方法，通过大量实际运行数据建立关联模型，使模型更贴近实际情况；持续优化的步骤保证了系统的自适应性，随着时间的推移和系统运行状况的变化，修正因子能够不断调整以保持模型的准确性；步骤S5通过建立关联模型和确定偏差修正因子的方式，为系统提供了一定的可解释性；操作人员可以了解模型是如何基于热工运行参数进行修正的，从而更好地理解系统的工作原理；同时，通过步骤S5中的模型验证与调整以及持续优化步骤，系统的参数和算法是可以调整的，以满足特定需求和环境的变化。

针对步骤S6：

步骤S6是燃煤电厂锅炉低负荷水动力预警方法中的重要步骤，其目的是将校正后的锅炉水动力评价指数与预设的水动力运稳阈值进行比较，以判断锅炉水动力是否运行失稳；以下是对步骤S6的详细介绍：

S61、计算水动力评价指数与偏差修正因子的乘积：从步骤S4获得的水动力评价指数作为基础值；使用步骤S5中采集的锅炉热工运行参数确定水动力评价指数的偏差修正因子；偏差修正因子用于校正水动力评价指数，考虑到热工运行参数对水动力的影响；具体计算公式如下：

K_F＝K_i×δ；

其中，K_F表示修正后的水动力评价指数，K_i表示初始得到的水动力评价指数，δ表示偏差修正因子；

S62、比对与水动力运稳阈值：将计算得到的乘积与预设的水动力运稳阈值进行比对；若乘积未超过水动力运稳阈值，说明锅炉水动力运行正常；在这种情况下，系统无需采取进一步行动，监控继续进行，不触发警报；若乘积超过水动力运稳阈值，表明锅炉水动力运行失稳，需要采取相应措施；

S63、触发水动力失稳报警信息：如果乘积超过水动力运稳阈值，生成水动力失稳报警信息，包括相关的运行参数和评价指数；同时，触发警报系统，通知相关运维人员或自动化系统，以便采取适当的纠正措施；

S64、实时监控与反馈：在整个过程中，系统应具备实时监控功能，以确保对水动力状态的及时响应；设置反馈控制机制，对于水动力失稳报警，系统还需自动或半自动地调整锅炉运行参数或采取其他纠正措施，以恢复水动力的稳定状态；

S65、日志记录与数据存储：记录水动力评价指数、偏差修正因子、乘积、阈值比对结果等关键信息，以便后续分析和审核；通过存储历史数据，支持后续的系统优化和改进。

在本步骤中，通过综合考虑锅炉水动力评价指数和热工运行参数，能够更全面地评估锅炉水动力的运行状态；偏差修正因子的引入进一步校正了评价指数，考虑到了热工运行参数对水动力的影响，提高了评估的准确性；该步骤实现了对锅炉水动力的实时监控，能够及时发现水动力运行失稳的情况，并触发报警信息；这对于燃煤电厂的运维人员来说，能够及时采取纠正措施，避免潜在的安全风险；

通过预设的水动力运稳阈值进行比对，实现了自动化的预警机制；同时，通过偏差修正因子的计算，也体现了智能化的一面，能够根据实际情况对水动力评价指数进行校正；该步骤记录了关键信息，如水动力评价指数、偏差修正因子、乘积、阈值比对结果等，这些数据能够支持后续的分析和审核；对于燃煤电厂来说，这些数据能够帮助更好地了解锅炉的运行状态，为运维决策提供支持。

如图3、图4所示，本发明实施例提供了一种燃煤电厂锅炉低负荷水动力预警装置。装置实施例可以通过软件实现，也可以通过硬件或者软硬件结合的方式实现。从硬件层面而言，如图3所示，为本发明实施例提供的一种燃煤电厂锅炉低负荷水动力预警装置所在电子设备的一种硬件架构图，除了图3所示的处理器、内存、网络接口、以及非易失性存储器之外，实施例中装置所在的电子设备通常还可以包括其他硬件，如负责处理报文的转发芯片等等。以软件实现为例，如图4所示，作为一个逻辑意义上的装置，是通过其所在电子设备的CPU将非易失性存储器中对应的计算机程序读取到内存中运行形成的。

如图4所示，本实施例提供的一种燃煤电厂锅炉低负荷水动力预警装置，包括：

关键节点标记模块，用于在燃煤电厂锅炉水动力介质管道的关键位置进行节点标记；

传感器部署模块，用于在标记为关键位置节点处部署数据采集传感器，并预设数据采集传感器的采集时间节点；所述数据采集传感器包括流量传感器、压力传感器以及温度传感器；

数据处理模块，用于根据预设的采集时间节点，控制数据采集传感器进行水动力运行参数采集，并对采集到的水动力运行参数进行数据处理，获得水动力三维运行特征矩阵；

评价模型模块，用于将水动力三维运行特征矩阵输入至预先存储的水动力运行评价模型中，获得锅炉水动力评价指数；

偏差修正模块，用于采集锅炉热工运行参数，并根据锅炉热工运行参数确定水动力评价指数的偏差修正因子；

报警模块，用于利用偏差修正因子校正水动力评价指数，并将校正结果与预设的水动力运稳阈值进行比对，若校正结果未超过水动力运稳阈值，说明锅炉水动力运行正常，则无需动作；若校正结果超过水动力运稳阈值，说明锅炉水动力运行失稳，则生成水动力失稳报警信息，并进行警报。

在本实施例中，该装置通过关键节点标记、传感器部署、数据处理、评价模型、偏差修正和报警等多个模块，全面监控燃煤电厂锅炉低负荷运行下的水动力状态；这有助于更准确地评估锅炉的运行状况，及时发现潜在的问题；该装置能够根据预设的采集时间节点，实时采集水动力运行参数，并进行数据处理；这使得监控过程更加实时、准确，能够及时发现并处理潜在的问题；该装置通过预先构建的水动力运行评价模型，对水动力运行参数进行评估，并生成锅炉水动力评价指数；这有助于对锅炉的运行状况进行智能化分析，提高监控的效率和准确性；该装置能够采集锅炉热工运行参数，并根据这些参数对水动力评价指数进行偏差修正；这有助于更准确地评估锅炉的水动力状态，提高监控的准确性；该装置通过计算锅炉水动力评价指数和偏差修正因子的乘积，并与预设的水动力运稳阈值进行比对，如果超过阈值则生成水动力失稳报警信息并进行警报；这有助于及时发现并处理潜在的问题，保障锅炉的安全运行；综上所述，该装置具有全面监控、实时性、智能化、偏差修正和报警功能等优点，能够有效地解决燃煤电厂锅炉低负荷运行下的水动力监控问题，提高监控的效率和准确性。

可以理解的是，本发明实施例示意的结构并不构成对一种燃煤电厂锅炉低负荷水动力预警装置的具体限定。在本发明的另一些实施例中，一种燃煤电厂锅炉低负荷水动力预警装置可以包括比图示更多或者更少的部件，或者组合某些部件，或者拆分某些部件，或者不同的部件布置。图示的部件可以以硬件、软件或者软件和硬件的组合来实现。

上述装置内的各模块之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本发明方法实施例基于同一构思，具体内容可参见本发明方法实施例中的叙述，此处不再赘述。

本发明实施例还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现本发明任一实施例中的一种燃煤电厂锅炉低负荷水动力预警方法。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时，使所述处理器执行本发明任一实施例中的一种燃煤电厂锅炉低负荷水动力预警方法。

具体地，可以提供配有存储介质的系统或者装置，在该存储介质上存储着实现上述实施例中任一实施例的功能的软件程序代码，且使该系统或者装置的计算机(或CPU或MPU)读出并执行存储在存储介质中的程序代码。

在这种情况下，从存储介质读取的程序代码本身可实现上述实施例中任何一项实施例的功能，因此程序代码和存储程序代码的存储介质构成了本发明的一部分。

用于提供程序代码的存储介质实施例包括软盘、硬盘、磁光盘、光盘(如CD-ROM、CD-R、CD-RW、DVD-ROM、DVD-RAM、DVD-RW、DVD+RW)、磁带、非易失性存储卡和ROM。可选择地，可以由通信网络从服务器计算机上下载程序代码。

此外，应该清楚的是，不仅可以通过执行计算机所读出的程序代码，而且可以通过基于程序代码的指令使计算机上操作的操作系统等来完成部分或者全部的实际操作，从而实现上述实施例中任意一项实施例的功能。

此外，可以理解的是，将由存储介质读出的程序代码写到插入计算机内的扩展板中所设置的存储器中或者写到与计算机相连接的扩展模块中设置的存储器中，随后基于程序代码的指令使安装在扩展板或者扩展模块上的CPU等来执行部分和全部实际操作，从而实现上述实施例中任一实施例的功能。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储在计算机可读取的存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质中。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种燃煤电厂锅炉低负荷水动力预警方法，其特征在于，所述方法包括：

对燃煤电厂锅炉水动力介质管道进行关键位置节点标记；

在标记为关键位置节点处部署数据采集传感器，并预先设定数据采集传感器的采集时间节点；

根据预先设定的采集时间节点，控制数据采集传感器进行水动力运行参数采集，并对采集到的水动力运行参数进行数据处理，获得水动力三维运行特征矩阵；

将水动力三维运行特征矩阵输入至预先构建的水动力运行评价模型中，获得锅炉水动力评价指数；

采集锅炉热工运行参数，并根据锅炉热工运行参数确定水动力评价指数的偏差修正因子；

利用偏差修正因子校正水动力评价指数，并将校正结果与预设的水动力运稳阈值进行比对：

若校正结果未超过水动力运稳阈值，说明锅炉水动力运行正常，则无需动作；若校正结果超过水动力运稳阈值，说明锅炉水动力运行失稳，则生成水动力失稳报警信息，并进行警报。

2.如权利要求1所述的燃煤电厂锅炉低负荷水动力预警方法，其特征在于，所述采集传感器包括流量传感器、压力传感器以及温度传感器；所述水动力三维运行特征矩阵的一维为各项水动力运行参数，包括介质流速、介质压力以及介质温度，水动力三维运行特征矩阵的二维为采集时间节点，水动力三维运行特征矩阵的三维为关键位置节点。

3.如权利要求2所述的燃煤电厂锅炉低负荷水动力预警方法，其特征在于，所述水动力三维运行特征矩阵的构建方法，包括：

根据预先设定的采集时间节点，控制数据采集传感器进行水动力运行参数的采集；

对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、格式转换、异常值处理；

对每个关键位置节点的水动力运行参数进行特征提取，包括从介质流速、介质压力和介质温度中提取出能够反映锅炉水动力状态的特征；

将每个关键位置节点的水动力运行参数特征按照采集时间节点进行组织，构建水动力三维运行特征矩阵。

4.如权利要求3所述的燃煤电厂锅炉低负荷水动力预警方法，其特征在于，提取介质流速的平均值、最大值或最小值作为表征介质流速的特征；提取介质压力的波动情况或变化趋势作为表征介质压力的特征；提取介质温度的平均值或波动情况作为表征介质温度的特征。

5.如权利要求2所述的燃煤电厂锅炉低负荷水动力预警方法，其特征在于，所述水动力运行评价模型的构建方法，包括：

确定所述水动力运行评价模型的输入是水动力三维运行特征矩阵，所述水动力运行评价模型的输出是锅炉水动力评价指数；

对输入的水动力三维运行特征矩阵进行特征提取和处理，包括对各项水动力运行参数进行统计分析、趋势分析、异常检测，提取出与锅炉水动力运行状态相关的特征；

选择机器学习算法构建水动力运行评价模型，所述机器学习算法包括支持向量机、神经网络、决策树；

使用历史数据对模型进行训练，通过调整模型参数和优化算法；使用独立的测试数据对训练好的模型进行验证和评估。

6.如权利要求1所述的燃煤电厂锅炉低负荷水动力预警方法，其特征在于，所述偏差修正因子的确定方法，包括：

在锅炉运行的实际工况下，收集锅炉热工运行参数，锅炉热工运行参数包括燃烧温度、过热器温度、燃煤供给率、空气供给率、烟气温度和烟气成分；

建立关联模型，用于分析锅炉热工运行参数与水动力评价指数之间的关联；

验证建立的关联模型的准确性，并根据实际运行情况进行调整；

基于建立的关联模型，确定与锅炉热工运行参数相关的修正因子；

在锅炉运行时实时监测热工运行参数，并根据修正因子对水动力评价指数进行实时修正。

7.如权利要求1所述的燃煤电厂锅炉低负荷水动力预警方法，其特征在于，利用偏差修正因子校正水动力评价指数的计算公式为：

K_F＝K_i×δ；

其中，K_F表示修正后的水动力评价指数，K_i表示初始得到的水动力评价指数，δ表示偏差修正因子。

8.一种燃煤电厂锅炉低负荷水动力预警装置，其特征在于，所述装置包括：

关键节点标记模块，用于在燃煤电厂锅炉水动力介质管道的关键位置进行节点标记；

传感器部署模块，用于在标记为关键位置节点处部署数据采集传感器，并预设数据采集传感器的采集时间节点；所述数据采集传感器包括流量传感器、压力传感器以及温度传感器；

数据处理模块，用于根据预设的采集时间节点，控制数据采集传感器进行水动力运行参数采集，并对采集到的水动力运行参数进行数据处理，获得水动力三维运行特征矩阵；

评价模型模块，用于将水动力三维运行特征矩阵输入至预先存储的水动力运行评价模型中，获得锅炉水动力评价指数；

偏差修正模块，用于采集锅炉热工运行参数，并根据锅炉热工运行参数确定水动力评价指数的偏差修正因子；

报警模块，用于利用偏差修正因子校正水动力评价指数，并将校正结果与预设的水动力运稳阈值进行比对，若校正结果未超过水动力运稳阈值，说明锅炉水动力运行正常，则无需动作；若校正结果超过水动力运稳阈值，说明锅炉水动力运行失稳，则生成水动力失稳报警信息，并进行警报。

9.一种电子设备，包括总线、收发器、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，所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连，其特征在于，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述方法中的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述方法中的步骤。