CN105222115B - 用于化石燃料锅炉的控制方法和控制系统 - Google Patents

Abstract

本公开涉及用于化石燃料锅炉的控制方法和控制系统，其中该锅炉包括多个吹灰装置。该方法包括基于历史数据估计锅炉的负荷上升时段的步骤。该方法还包括根据吹灰装置对再热器温度的影响确定至少一个吹灰装置的步骤，其中如果操作所确定的吹灰装置进行吹灰，将导致再热器温度下降。该方法还包括控制所确定的吹灰装置在所估计的负荷上升时段进行吹灰的步骤。通过公开实施例的方案，能够在减少使用再热器喷水等温度调节方式的情况下有效地将再热器温度保持在期望的范围内。

Description

用于化石燃料锅炉的控制方法和控制系统

技术领域

本申请涉及化石燃料锅炉领域，更具体地，涉及用于包括吹灰装置的化石燃料锅炉的控制方法和控制系统。

背景技术

对于化石燃料锅炉，例如火力发电锅炉，在化石燃料例如动力用煤的质量偏劣的情况下，容易形成受热面的沾污、积灰、腐蚀和磨损等。

现有技术通过设置吹灰装置来解决上述情况。参照图13的示意图，其示出了火力发电锅炉的示例结构。其中，锅炉包括炉膛、位于炉膛顶部的屏式过热器、高温过热器、位于水平烟道中部并连接到汽轮机的高温再热器、低温再热器、低温过热器。炉膛四周可以设置有水冷壁，在水冷壁四周可以设置有若干个吹灰装置(图中未示出)。此外，屏式过热器、高温过热器、高温再热器、低温再热器和低温过热器内可以设置若有干个吹灰装置(图中未示出)。

吹灰以消耗一定量的介质和其它能量损失为代价换取受热面的清洁，因而其运行本身要消耗一定成本。例如，蒸汽吹灰的耗汽量一般占蒸汽总产量的1％，消耗锅炉热效率的0.7％，电厂效率的0.1％。吹灰一方面会增加受热面的清洁度，提高受热面的传热系数，增大锅炉吸热量，提高锅炉热效率；另一方面，他又会消耗一定品质的蒸汽，排入烟道，使进入汽轮机做功的能量份额降低，导致锅炉的热效率下降。此外，出于安全性的考虑，吹灰不及时将使得受热面表面温度升高，导致高温腐蚀；过于频繁的吹灰又将破坏管壁外的氧化膜保护层，使得磨损加大，管壁减薄，吹灰装置的维修费用加大。

发明内容

在当前电厂实际操作中，吹灰器的运行基本是由运行人员根据经验，定时定程序进行吹灰，因此存在一定的盲目性和不确定性，有可能导致吹灰不及时或者吹灰频率过高，从而影响机组运行的经济性和安全性。

在下文中给出了关于本发明的简要概述，以便提供关于本发明的某些方面的基本理解。应当理解，这个概述并不是关于本发明的穷举性概述。它并不是意图确定本发明的关键或重要部分，也不是意图限定本发明的范围。其目的仅仅是以简化的形式给出某些概念，以此作为稍后论述的更详细描述的前序。

根据本公开的一个实施例，提供一种用于包括多个吹灰装置的化石燃料锅炉的控制方法。该方法包括基于历史数据估计锅炉的负荷上升时段的步骤。该方法还包括根据吹灰装置对再热器温度的影响来确定至少一个吹灰装置的步骤。其中，如果操作所确定的吹灰装置进行吹灰，将导致再热器温度下降。该方法还包括控制所确定的吹灰装置在所估计的负荷上升时段进行吹灰的步骤。

根据本公开的另一个实施例，提供一种用于包括多个吹灰装置的化石燃料锅炉的控制系统。该系统包括估计装置、确定装置以及控制装置。估计装置用于基于历史数据估计锅炉的负荷上升时段。确定装置用于根据吹灰装置对再热器温度的影响，确定至少一个吹灰装置。其中，如果操作所确定的吹灰装置进行吹灰，将导致再热器温度下降。控制装置用于控制所确定的吹灰装置在所估计的负荷上升时段进行吹灰。

通过公开实施例的方案，能够有效地将再热器温度保持在期望的范围内。更具体地，通过在预期的负荷上升期进行吹灰，能够在减少使用再热器喷水等温度调节方式的情况下防止再热器超温，从而提高了系统的经济性；另一方面，还避免了吹灰过程使再热蒸器温度低于期望值。

附图说明

本发明可以通过参考下文中结合附图所给出的描述而得到更好的理解，其中在所有附图中使用了相同或相似的附图标记来表示相同或者相似的部件。所述附图连同下面的详细说明一起包含在本说明书中并且形成本说明书的一部分，而且用来进一步举例说明本发明的优选实施例和解释本发明的原理和优点。在附图中：

图1是示出根据一个实施例的锅炉控制方法的过程示例的流程图；

图2A和图2B是示出不同吹灰装置对再热器的温度影响的示例情况的柱状图；

图3是示出锅炉负荷的历史数据的示例的曲线图；

图4是示出一个实施例中估计负荷上升时段的过程示例的流程图；

图5示出了负荷变化模型的示例；

图6示出了负荷变化的历史数据与负荷变化模型的匹配情况的示例；

图7是示出一个实施例中估计负荷上升时段的过程示例的流程图；

图8示出了负荷变化的历史数据与负荷变化模型的匹配次数的统计示例；

图9是示出根据一个实施例的用于负荷变化模式匹配的过程示例的流程图；

图10是示出模式匹配的一个具体示例过程的流程图；

图11是示出根据一个实施例的锅炉控制系统的配置示例的框图；

图12是示出根据一个实施例的锅炉控制系统中的估计装置的配置示例的框图；

图13是示出作为化石燃料锅炉的示例的火力发电锅炉的结构示例的示意图；以及

图14是示出实现本申请的方法和设备的计算机的示例性结构的框图。

具体实施方式

下面将参照附图来说明本发明的实施例。在本发明的一个附图或一种实施方式中描述的元素和特征可以与一个或更多个其它附图或实施方式中示出的元素和特征相结合。应当注意，为了清楚的目的，附图和说明中省略了与本发明无关的、本领域普通技术人员已知的部件和处理的表示和描述。

根据本公开的一个实施例，提供一种用于化石燃料锅炉的控制方法，该锅炉包括多个吹灰装置。

如图1所示，根据该实施例的锅炉控制方法包括基于历史数据估计锅炉的负荷上升时段的步骤S110。

以火力发电锅炉为例，机组经常处于变负荷工作状况。例如，图3示出了一个月中各天的负载变化示例，其中横轴指示每天中的时间(以小时为单位)，纵轴指示负荷水平。对未来负荷的估计可以基于过去某一天的同一时段的历史数据，也可以基于过去的若干天的同一时段的平均历史数据。另外，历史数据可以包括最近一段时间(例如最近一天、一周、一个月、一个季度、半年、一年、或者全部历年)的历史数据，或者可以包括历史同期的数据，例如上个月同一天，或者往年同月份、同季度等等。

在下文中，历史数据或历史变化曲线等可以包括某一天的实际变化数据或变化曲线，或者基于多日的历史数据得到的平均数据或曲线。

返回参照图1，在步骤S120，根据锅炉的吹灰装置对再热器温度的影响(例如参照历史数据、实验数据等)，确定至少一个吹灰装置，其中如果操作所确定的吹灰装置进行吹灰，将导致再热器温度下降。

如前所述，在锅炉中，例如在炉膛四的水冷壁四周，以及在屏式过热器、高温过热器、高温再热器、低温再热器和低温过热器等处，可以设置有若干个吹灰装置。

图2A和图2B示出了不同吹灰装置进行的吹灰操作对再热器温度造成的影响的示例。其中，图2A示出了屏式过热器、高温过热器、高温再热器、低温再热器和低温过热器处的吹灰装置(例如吹灰长枪)对再热器温度的影响的示例，图2B示出了水冷壁处设置的吹灰装置(例如吹灰短枪)对再热器温度的影响的示例。在图2A和图2B中，横轴指示吹灰器编号，纵轴指示相应吹灰器进行的吹灰操作对再热器温度的影响，其中纵轴的正方向对应于温度降低，负方向对应于温度升高。

如图2A所示，屏式过热器、高温过热器、高温再热器、低温再热器和低温过热器处的吹灰装置中的大多数吹灰装置会导致再热器温度的下降。如图2B所示，相当一部分吹灰装置会导致再热器温度降低。特别地，在图2B中可以看出，编号为IK3、IK4、IK5、IK7、IK9和IK10的吹灰装置对再热器温度的降低作用较为显著。

相应地，在步骤S120中，例如可以基于以上信息将编号为IK3、IK4、IK5、IK7、IK9和IK10的吹灰装置作为所确定的吹灰装置。例如，可以将这些吹灰装置的组合确定为一个新的吹灰装置序列，并通过控制装置例如可编程逻辑控制器(PLC)系统，控制该吹灰装置序列在预定的定时进行吹灰操作。

此外，系统可能预先确定了吹灰装置序列，换句话说，锅炉的多个吹灰装置可能被预先分组以例如分别进行针对不同位置的吹灰操作。在这种情况下，步骤S120中的确定吹灰装置的步骤也可以包括：确定至少一个吹灰装置序列，其中如果操作所确定的吹灰装置序列进行吹灰，将导致再热器温度下降。在这种情况下，可以针对吹灰装置序列整体地估计其对再热器温度的影响，只要整个序列整体上会造成再热器温度下降即可。例如，假设图2B中的编号IK1至IK18的吹灰装置预先已被确定为一个序列，虽然其中的个别吹灰装置例如IK14、IK16、IK18单独地会导致再热器温度升高，但该序列整体会导致再热器温度下降，因此可以将该序列确定为会导致再热器温度下降的序列。

继续参照图1，在步骤S130，控制所确定的吹灰装置在所估计的负荷上升时段进行吹灰。如前面所述，根据具体配置，可以控制在步骤S120中确定的具体吹灰装置或吹灰装置的集合进行吹灰操作，或者在系统被设置为按照预定吹灰装置序列进行吹灰的情况下，可以根据在步骤S120中确定的吹灰装置序列，以序列为单位控制多个吹灰装置进行吹灰操作。

在发电机组负荷上升的情况下，锅炉的再热器温度会相应地增高，例如随着负载线性地增高。根据现有方式，为了避免再热器温度超出预定上限，通常采用喷水的方式降低再热器温度。另一方面，锅炉吹灰都会对再热汽温产生影响，例如锅炉水冷壁和过热器区域的吹灰可能会使再热汽温降低。根据本公开实施例的方法，通过在机组升负荷的过程进行能够使再热汽温降低的吹灰操作，一方面能够保证再热汽温不超温，减少再热减温喷水；另一方面也能避免再热汽温不至于由于吹灰过程而变得过低。结合通过历史数据对过去机组的负荷变化情况进行分析，对当天的负荷变化情况进行预测，综合了吹灰的成本和吹灰带来的收益，使得吹灰带来的整体经济收益提高。

根据一个具体实施例，估计负荷上升时段的步骤(S110)可以包括将历史负荷变化曲线中负荷上升时间超过预定比例的时段估计为负荷上升时段。可以以预定时长为单位进行上述估计过程，例如，可以以一小时或两小时为单位将一天划分成多个时段，并针对每个时段进行负荷变化估计。然而，也可以以非固定的时长进行估计。例如，在一天中负荷变化通常较少的时段(例如午夜到凌晨期间)可以采用较长的单位时长，而在负荷变化通常较多的时段可以采用较短的单位时长。为了便于描述，下文中以按照预定时长为单位进行负载估计的方式为例进行说明，然而本公开实施例不限于针对预定时长的时段进行负载估计的方式。

例如，可以对单位时段的负荷曲线进行分析，确定其上升时间段(例如，可以将斜率大于预定阈值的曲线部分确定为上升时间段，这些上升时间段可以是连续的也可以是间断的)的总和，当该单位时段内的上升时段占该单位时段的比例大于预定比例(例如，3/4)时，则可以将该时段确定为负荷上升时段。可替代地或附加地，可以采用其他确定标准，例如，除了上述与上升时间有关的标准之外，还可以采用与上升幅度有关的标准，例如该单位时段的总体负荷上升幅度(例如该单位时段内最大负荷与最小负荷之间的差)或某个连续上升过程中的负荷上升幅度超过预定水平时才将该时段确定为负荷上升时段。然而，确定负荷上升时段的方式不限于此，本领域技术人员可以想到很多其他具体确定方式。

图4示出了估计负荷上升时段的一个示例过程。根据该实施例，估计负荷上升时段的步骤包括例如以预定时长为单位，将历史负荷变化曲线与预定变化模式进行匹配的步骤(S410)。

在该实施例中，通过将单位时段的负荷变化聚类到若干简化模型，并将与预定模型匹配的时段确定为负荷上升时段。

图5示出了8中示例模型，即模式1-8。在每种模型中，用5个点表示变化模式，其中：

在模式1中，负载在该时段内递减；

在模式2中，负载在从开始时起的大部分时间内(时段的前3/4)递减而在末尾阶段(时段的后1/4)上升；

在模式3中，负载在时段的前一半内递减而在后一半内递增；

在模式4中，负载在从开始时起的小部分时间内(时段的前1/4)递减而在之后的大部分时间(时段的后3/4)递增；

在模式5中，负载在该时段内递增；

在模式6中，负载在从开始时起的大部分时间内(时段的前3/4)递增而在末尾阶段(时段的后1/4)下降；

在模式7中，负载在时段的前一半内递增而在后一半内递减；

在模式8中，负载在从开始时起的小部分时间内(时段的前1/4)递增而在之后的大部分时间(时段的后3/4)递减。

相应地，可以将与预定变化模式匹配的时段估计为负荷上升时段(S420)。例如，可以将与上述示例模型中主要包含负载上升的模型(模式4、模式5和模式6)匹配的时段估计为负荷上升时段。

如图6所示，对于某一天的历史数据或者通过对多天的历史数据进行平均而得到的负荷变化曲线，通过按照预定时长为单位(图中的示例中以小时为单位)与模型进行匹配，能够确定：第0小时的负荷变化模式对应于上述模式4，第5、7、15、16小时的负荷变化模式对应于上述模式5，第6小时的负荷变化模式对应于上述模式3、第8、17、19、22小时的负荷变化模式对应于上述模式1、第18小时的负荷变化模式对应于上述模式2。进一步地，可以将与模式4、5(在该示例中没有与模式6匹配的时段)相匹配的时段，即第0、5、7、15、16小时确定为负荷上升时段。

除了通过将历史负荷曲线(可以是单日的负荷变化曲线也可以是根据多日的历史数据得到的平均值的曲线)与模型匹配来直接确定负荷上升时段的方式外，对于存在多日的历史数据的情况下，还可以根据与预定模型匹配的次数来估计负荷上升时段。

如图7所示，根据一个实施例，估计负荷上升时段的步骤包括例如以预定时长为单位，将多个历史负荷变化曲线与预定变化模式进行匹配的步骤S710，以及将与预定变化模式匹配的次数超过预定阈值的时段估计为负荷上升时段的步骤S720。

在步骤S710中，可以针对多个历史负荷变化曲线(例如，一个月中各天的负荷变化数据)中的每个分别进行与以上参照图4说明的步骤S410类似的过程，以确定匹配的模型。

在步骤S720中，可以根据该多个历史负荷变化曲线与各模型的匹配的统计信息，将与预定模型匹配次数较多的时段确定为负荷上升时段。

例如，图8示出了将一个月中各天的历史数据与8个模型进行匹配后得到的统计结果。其中，柱状图表示相应时段与相应模型的匹配次数。假设匹配次数阈值为10，则对于模式4，可以确定第17小时(12次匹配)和第23小时(17次匹配)为匹配时段；对于模式5，可以确定第5小时(15次匹配)、第12小时(12次匹配)为匹配时段；对于模式6，可以确定第0小时(17次匹配)、第12小时(13次匹配)、第13小时(12次匹配)为匹配时段。因此，当根据与模式4、5、6的匹配情况确定负荷上升时段的情况下，可以确定第0、5、12、13、17和23小时为负荷上升时段。

接下来，更具体地说明将历史数据与模型进行匹配的方式。本领域技术人员能够明白，模型匹配的方式并不限于以下所描述的具体方式。

根据一个具体实施例，通过图9所示的方式来进行与预定模型进行匹配的过程。在步骤S910，通过特征矢量来表征预定变化模式以及单位时段的历史负荷变化曲线。其中，特征矢量的分量是以预定时间间隔选取的负荷值。在步骤S920，将与预定变化模式的矢量间距离小于预定阈值的单位时段确定为与预定变化模式匹配。

在步骤S910中，例如可以将如图5所示的示例模型表示为以下矢量形式：

模式1：[1，0.75，0.5，0.25，0]；

模式2：[1，0.67，0.33，0，0.33]；

模式3：[1，0.5，0，0.5，1]；

模式4：[0.33，0，0.33，0.67，1]；

模式5：[0，0.25，0.5，0.75，1]；

模式6：[0，0.33，0.67，1，0.67]；

模式7：[0，0.5，1，0.5，0]；

模式8：[0.67，1，0.67，0.33，0]。

相应地，可以通过5个采样点处的负荷值将每个单位时段的历史数据表示为矢量形式。例如，在单位时段为1小时的情况下，由间隔15分钟的5个采样点处的负荷值表示该单位时段的负荷变化。

此外，对单位时段的历史负荷曲线进行矢量表示的过程还可以包括对负荷值进行归一化的过程，以便于与模型进行比较。特别地，可以根据再热器温度的变化范围阈值来适当地确定归一化参数。

作为示例，图10示出了将历史负荷变化曲线与预定变化模型进行匹配的具体计算方式的流程图。

在步骤S1，读取输入数据AA、BB，其中AA是二维数组，其表示负载的历史数据，即AA(i，j)，i指示天，i＝1至30，j指示小时，j＝0至23。BB也是二维数组，其表示8种负载模式，即BB(m，n)，其中m指示模式，m＝1至8，n指示特征点，n＝1至5。

在步骤S2，指定变量i，即指定某一天的历史数据。

在步骤S3，指定变量j，即指定该天中的时段。

在步骤S4，指定变量k，k表示历史数据中的采样点，与模型相对应地，k＝1至5。

在步骤S5，根据历史数据获取变量Ak，变量Ak表示相应时间点(第i天、第j小时中的采样点k处的负荷值)。

在步骤S6，确定数组CC，数组CC表示根据历史数据得到的采样点的矢量，CC＝[A1，A2，A3，A4，A5]。

在步骤S7，如果k不大于5，则返回S5，直到确定了相应时段的历史数据的矢量，并进行到步骤S8。

在步骤S8，将CC标准化，以得到经标准化的数组DD。

在步骤S9，指定要进行匹配的模型，即，令m＝1，2，3，...，8。

在步骤S10：计算矢量DD矢量BBm间的距离，以得到距离EEm。

在步骤S11：确定是否对全部模型进行了距离计算。

如果针对全部模型进行了计算，则在步骤S12，确定与DD距离最小的模型。

在步骤S13，确定该最小距离是否小于预定阈值σ1，并且该时段的负荷变化幅度(最小负荷值与最大负荷值之差)是否大于预定阈值σ2。

在满足S13中的条件时，确定与该模型匹配，并且在步骤S16中对该模型的匹配进行计数。

在确定对历史数据的全部时段完成了上述匹配后，在步骤S19输出匹配结果。

在上述具体示例中，通过针对多日的历史数据进行模型匹配，并输出各个模型匹配成功的数量。相应地，可以根据匹配次数来估计负荷上升时段。然而，在针对单日的历史数据或针对多日的平均数据进行模式匹配的情况下，可以不包括确定匹配次数的步骤，而是可以直接根据匹配结果估计负荷上升时段。

在上述实施例中，可以根据历史数据的负荷上升的时间和幅度估计负荷上升时段，并在负荷上升时段进行吹灰操作。然而，可能存在以下情况，所估计的负荷上升时段，实际的负荷值较低。在这种情况下，即使如所估计的在该时段内负荷上升，也不太可能使得再热器超过温度上限。因此，根据一个实施例，在所估计的负荷上升时段锅炉的实际负荷高于预定阈值的情况下才进行吹灰。也就是说，吹灰操作的判断除了考虑估计的负荷变化趋势之外，还考虑实际的负荷基数，从而可以进一步减少不必要的吹灰，进一步提高系统的效率。

此外，根据一个实施例，还可以包括按照预定周期更新历史数据的步骤。例如，可以每月、每季度、每半年或每年地更新历史数据。另外，还可以对不同历史数据设置不同的权重，例如，可以对较新的历史数据赋予较高的权重。

以上描述了根据本公开实施例的锅炉控制方法。接下来，在不重复上文中已经讨论过的某些细节的情况下给出对根据本公开实施例的锅炉控制系统的描述。

本公开的一个实施例是用于化石燃料锅炉的控制系统，化石燃料锅炉例如可以具有如图13所示的结构，并且包括多个吹灰装置。

如图11所示，控制系统1100包括估计装置1110、确定装置1120和控制装置1130。

估计装置1110用于基于历史数据估计锅炉的负荷上升时段。历史数据可以由控制系统的存储装置(图中未示出)存储，或者可以通过通信装置(图中未示出)从其他装置或系统获取。

确定装置1120用于根据吹灰装置对再热器温度的影响，确定至少一个吹灰装置，其中如果操作所确定的吹灰装置进行吹灰将导致再热器温度下降。如前所述，可以根据历史数据或实验数据来进行该确定。另外，所确定的吹灰装置可以是多个分别能够导致再热器温度下降的吹灰装置的集合，也可以是整体上可以导致再热器温度下降的吹灰装置序列，但不一定该序列中的每个吹灰装置单独地都能够导致再热器温度下降。

控制装置1130用于控制所确定的吹灰装置在所估计的负荷上升时段进行吹灰。控制装置1130例如包括PLC。

控制系统1100可以具有分布式控制系统(DCS)的配置，即，系统中的各个装置可以分布地布置，并且可以通过通信链路彼此连接。

根据一个实施例，估计装置1110被配置为以将历史负荷变化曲线中负荷上升时间超过预定比例的时段估计为负荷上升时段。例如，估计装置1110可以对单位时段的负荷曲线进行分析，将变化曲线中斜率大于预定阈值的曲线部分确定为上升时间段，当该单位时段内的上升时段占该单位时段的比例大于预定阈值时将该时段确定为负荷上升时段。估计装置1110可以以预定时长(例如，一小时或两小时)为单位进行上述估计过程。然而，如前所述，也可以以非固定的时长进行估计。在下文中对以预定时长为单位进行负载估计的示例进行说明，然而本公开实施例不限于此。

此外，估计装置可以通过将历史数据与预定模型进行匹配的方式来估计负荷上升时段。

如图12所示，估计装置1200包括匹配单元1210，用于将历史数据与预定模型进行匹配。

根据一个实施例，匹配单元1210可以被配置为例如以预定时长为单位，将历史负荷变化曲线与预定变化模式进行匹配。相应地，估计装置1200被配置为将与预定变化模式匹配的时段估计为负荷上升时段。

根据另一个实施例，匹配单元1200可以被配置为例如以预定时长为单位，将多个历史负荷变化曲线与预定变化模式进行匹配。通过该匹配结果，可以确定预定模型与每个时段的历史数据的匹配的次数。相应地，估计装置1200可以将与预定变化模式匹配的次数超过预定阈值的时段估计为负荷上升时段。

预定模型可以具有如前面参照图5说明的示例形式，并且例如可以将与其中的模式4、5、6匹配的时段确定为负荷上升时段。

匹配单元1210可以被配置为通过将单位时段的历史数据以及预定模型表示为矢量形式，并根据矢量间的距离来进行上述匹配。更具体地，匹配单元1210可以被配置为，通过特征矢量来表征预定变化模式以及单位时段的历史负荷变化曲线，其中特征矢量的分量是以预定时间间隔选取的负荷值，并且将与预定变化模式的矢量间距离小于预定阈值的单位时段确定为与预定变化模式匹配。

除了根据历史数据中负荷上升时间占单位时间的比例判断负荷上升时段之外，匹配单元1210进行匹配判断的条件还可以包括在单位时段内历史负荷变化曲线的变化幅度大于预定阈值，即负荷变化幅度达到预定水平。

此外，控制装置可以被配置为在所估计的负荷上升时段锅炉的实际负荷高于预定阈值的情况下才进行吹灰。该条件的判断可以由控制装置自身进行，也可以由分布在系统的其他部分的计算装置进行，并将相应的判断信息提供给控制装置。

另外，虽然图中未示出，根据一个实施例的控制系统还可以包括更新装置。更新装置用于按照预定周期更新历史数据，从而系统能够根据较新的历史数据进行吹灰过程的控制。

所属技术领域的技术人员知道，本申请可以体现为装置、方法或计算机程序产品。因此，本申请可以具体实现为以下形式，即，可以是完全的硬件、完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)、或者软件部分与硬件部分的组合。此外，本申请还可以采取体现在任何有形的表达介质中的计算机程序产品的形式，该介质中包含计算机可用的程序码。

可以使用一个或多个计算机可读介质的任何组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或计算机可读存储介质，计算机可读存储介质例如可以是，但不限于，电的、磁的、光的、电磁的、红外线的、或半导体的系统、装置、器件或传播介质、或前述各项的任何适当的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或前述各项的任何适当的组合。在本文语境中，计算机可读存储介质可以是任何含有或存储供指令执行系统、装置或器件使用的或与指令执行系统、装置或器件相联系的程序的有形介质。

用于执行本申请的操作的计算机程序码，可以以一种或多种程序设计语言的任何组合来编写，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言-诸如Java、Smalltalk、C++之类，还包括常规的过程式程序设计语言-诸如”C”程序设计语言或类似的程序设计语言。程序码可以完全地在用户的计算机上执行、部分地在用户的计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户的计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在后一种情形中，远程计算机可以通过任何种类的网络-包括局域网(LAN)或广域网(WAN)-连接到用户的计算机，或者，可以(例如利用因特网服务提供商来通过因特网)连接到外部计算机。

在图14中示出的实现本申请的方法和设备的计算机的示例性结构1400中，中央处理单元(CPU)1401根据只读存储器(ROM)1402中存储的程序或从存储部分1408加载到随机存取存储器(RAM)1403的程序执行各种处理。在RAM1403中，也根据需要存储当CPU1401执行各种处理等等时所需的数据。

CPU1401、ROM1402和RAM1403经由总线1404彼此连接。输入/输出接口1405也连接到总线1404。

下述部件连接到输入/输出接口1405：输入部分1406，包括键盘、鼠标等；输出部分1407，包括显示器，比如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等，和扬声器等；存储部分1408，包括硬盘等；和通信部分1409，包括网络接口卡比如LAN卡、调制解调器等。通信部分1409经由网络比如因特网执行通信处理。

根据需要，驱动器1410也连接到输入/输出接口1405。可移除介质1411比如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等根据需要被安装在驱动器1410上，使得从中读出的计算机程序根据需要被安装到存储部分1408中。

在通过软件实现上述步骤和处理的情况下，从网络比如因特网或存储介质比如可移除介质1411安装构成软件的程序。

本领域的技术人员应当理解，这种存储介质不局限于图14所示的其中存储有程序、与方法相分离地分发以向用户提供程序的可移除介质1411。可移除介质1411的例子包含磁盘、光盘(包含光盘只读存储器(CD-ROM)和数字通用盘(DVD))、磁光盘(包含迷你盘(MD))和半导体存储器。或者，存储介质可以是ROM1402、存储部分1408中包含的硬盘等，其中存有程序，并且与包含它们的方法一起被分发给用户。

权利要求中的对应结构、操作以及所有功能性限定的装置或步骤的等同替换，旨在包括任何用于与在权利要求中具体指出的其他单元相组合地执行该功能的结构或操作。所给出的对本申请的描述其目的在于示意和描述，并非是穷尽性的，也并非是要把本申请限定到所表述的形式。对于所属技术领域的普通技术人员来说，在不偏离本申请范围和精神的情况下，显然可以作出许多修改和变型。对实施例的选择和说明，是为了最好地解释本申请的原理和实际应用，使所属技术领域的普通技术人员能够明了，本申请可以有适合所要的特定用途的具有各种改变的各种实施方式。

Claims (21)

1.一种用于化石燃料锅炉的控制方法，所述锅炉包括多个吹灰装置，所述方法包括：

基于历史数据估计所述锅炉的负荷上升时段；

根据所述吹灰装置对再热器温度的影响，确定至少一个吹灰装置，其中如果操作所确定的吹灰装置进行吹灰，将导致再热器温度下降；以及

控制所确定的吹灰装置在所估计的负荷上升时段进行吹灰。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，估计所述负荷上升时段的步骤包括：

将历史负荷变化曲线中负荷上升时间超过预定比例的时段估计为负荷上升时段。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，估计所述负荷上升时段的步骤包括：

将历史负荷变化曲线与预定变化模式进行匹配；以及

将与所述预定变化模式匹配的时段估计为所述负荷上升时段。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，估计所述负荷上升时段的步骤包括：

将多个历史负荷变化曲线与预定变化模式进行匹配；以及

将与所述预定变化模式匹配的次数超过第一阈值的时段估计为所述负荷上升时段。

5.根据权利要求3或4所述的方法，其中，所述预定变化模式包括下列模式中的一个或更多个：

负载在所述时段内递增；

负载在所述时段的开始阶段的预定比例的时间内递减，在之后的时间内递增；以及

负载在所述时段的结尾阶段的预定比例的时间内递减，在之前的时间内递增。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述预定比例的时间不大于所述时段的1/4。

7.根据权利要求3或4所述的方法，其中，与预定变化模式进行匹配的步骤包括：

通过特征矢量来表征所述预定变化模式以及所述时段的历史负荷变化曲线，其中所述特征矢量的分量是以预定时间间隔选取的负荷值；

将与所述预定变化模式的矢量间距离小于第二阈值的所述时段确定为与所述预定变化模式匹配。

8.根据权利要求7所示的方法，其中，所述匹配的判断条件还包括：在所述时段内，所述历史负荷变化曲线的变化幅度大于第三阈值。

9.根据权利要求1所述的方法，其中，在所估计的负荷上升时段所述锅炉的实际负荷高于预定阈值的情况下才进行所述吹灰。

10.根据权利要求1所述的方法，还包括：

按照预定周期更新所述历史数据。

11.根据权利要求2至4中任一项所述的方法，其中所述时段是预定时长的。

12.一种用于化石燃料锅炉的控制系统，所述锅炉包括多个吹灰装置，所述系统包括：

估计装置，用于基于历史数据估计所述锅炉的负荷上升时段；

确定装置，用于根据所述吹灰装置对再热器温度的影响，确定至少一个吹灰装置，其中如果操作所确定的吹灰装置进行吹灰，将导致再热器温度下降；以及

控制装置，用于控制所确定的吹灰装置在所估计的负荷上升时段进行吹灰。

13.根据权利要求12所述的系统，其中，所述估计装置被配置为：

将历史负荷变化曲线中负荷上升时间超过预定比例的时段估计为负荷上升时段。

14.根据权利要求13所述的系统，其中，所述估计装置包括匹配单元，所述匹配单元被配置为将历史负荷变化曲线与预定变化模式进行匹配，并且

所述估计装置将与所述预定变化模式匹配的时段估计为所述负荷上升时段。

15.根据权利要求13所述的系统，其中，所述估计装置包括匹配单元，所述匹配单元被配置为将多个历史负荷变化曲线与预定变化模式进行匹配，并且

所述估计装置将与所述预定变化模式匹配的次数超过第一阈值的时段估计为所述负荷上升时段。

16.根据权利要求14或15所述的系统，其中，所述预定变化模式包括下列模式中的一个或更多个：

负载在所述时段内递增；

负载在所述时段的开始阶段的预定比例的时间内递减，在之后的时间内递增；以及

负载在所述时段的结尾阶段的预定比例的时间内递减，在之前的时间内递增。

17.根据权利要求16所述的系统，其中，所述预定比例的时间不大于所述时段的1/4。

18.根据权利要求14或15所述的系统，其中，所述匹配单元被配置为：

通过特征矢量来表征所述预定变化模式以及所述时段的历史负荷变化曲线，其中所述特征矢量的分量是以预定时间间隔选取的负荷值；

将与所述预定变化模式的矢量间距离小于第二阈值的所述时段确定为与所述预定变化模式匹配。

19.根据权利要求18所示的系统，其中，所述匹配的判断条件还包括：在所述时段内，所述历史负荷变化曲线的变化幅度大于第三阈值。

20.根据权利要求12所述的系统，其中，所述控制装置被配置为在所估计的负荷上升时段所述锅炉的实际负荷高于预定阈值的情况下才进行所述吹灰。

21.根据权利要求12所述的系统，还包括：

更新装置，用于按照预定周期更新所述历史数据。