CN107817840B - 用于分析可燃物的影响度的装置 - Google Patents

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Abstract

本发明对由燃烧包括一种以上的可燃物的可燃物组合而产生的火力发电装置的给水及蒸汽系统各个区域的各区域温度进行提取，从提取出的各区域温度中按照不同区域提取一个以上的矢量，根据提取出的矢量生成具有类似的性质的包括一种以上的可燃物组合的一种以上的聚类，从包括于一种以上的聚类中的一种以上的可燃物组合中提取使得锅炉性能指标上升或下降的可燃物组合的特性要素。

Description

用于分析可燃物的影响度的装置
技术领域
本发明涉及一种影响度分析装置，更为详细地，涉及一种对锅炉(boiler)性能指标及熔炉的热吸收量的影响度进行分析的装置，所述锅炉性能指标及熔炉的热吸收量与用于火力发电厂的混煤的特性相关。
背景技术
目前，无法按照混煤的特性要素提取锅炉性能指标及熔炉的热吸收量的关系。即使存在关系，也无法提取反应火力发电厂所包括的锅炉的设计方式及固有结构的混煤的不同特性要素的锅炉性能指标及熔炉的热吸收量的关系。
目前，没有反应火力发电厂的结构性的特性，仅以混煤的物理性状为基准，通过算式制作出燃烧判定指标(index)来预测评价由混煤导致的影响度。
发明内容
公开的本发明想要解决的一个课题在于，提供一种影响度分析装置，所述影响度分析装置用于按照具有类似的性质的包括两种以上的混煤的不同聚类提取锅炉性能指标及熔炉的热吸收量，从而按照混煤的不同特性要素计算对锅炉性能指标及熔炉的热吸收量的影响度。
另外，本发明想要实现的技术课题并非限制为以上所提及的技术课题，基于以下要说明的内容，在对一般技术人员来说显而易见的范围内，可以包括多种技术课题。
为了实现所述目的，根据一个样态的影响度分析装置包括：温度提取部，其对由燃烧包括两种以上的可燃物的可燃物组合而产生的火力发电装置的给水及蒸汽系统各个区域的各区域温度进行提取；矢量(vector)提取部，其从提取出的所述各区域温度中按照不同区域提取一个以上的矢量；聚类生成部，其根据提取出的矢量生成具有类似的性质的包括两种以上的可燃物组合的一种以上的聚类；特性要素提取部，其从包括于聚类中的一种以上的可燃物组合中提取使得锅炉性能指标上升或下降的可燃物组合的特性要素。
在另一个样态中，所述给水及蒸汽系统各个区域可以至少包括给水加热器、省煤器、熔炉、过热器、再热器中的一个。
在又另一个样态中，所述温度提取部能够以已设定的时间间隔对各区域温度进行提取。
在又另一个样态中，所述矢量提取部能够通过对所述提取的各区域温度进行函数性主成分分析来提取一个以上的矢量。
在又另一个样态中，所述矢量提取部能够以计算出的基函数为基础计算光滑函数，并以计算出的光滑函数为基础计算针对所述一种以上的可燃物组合的各个的给水及蒸汽系统整个区域的平均温度及相互不同的两个视点的协方差。
在又另一个样态中，所述矢量提取部通过计算出的协方差计算固有函数及固有值，以针对固有函数、光滑函数及所述一种以上的可燃物组合的各个的给水及蒸汽系统整个区域的平均温度为基础，针对各个可燃物组合，可以按照各区域提取矢量。
在又另一个样态中，所述矢量提取部能够使得固有值的方差最大化从而提取固有函数。
在又另一个样态中，所述聚类生成部在聚类分析的基础上能够生成包括一种以上的可燃物组合的一种以上的聚类。
在又另一个样态中，所述锅炉性能指标可以包括熔炉热吸收量及锅炉出口温度中的至少一个。
在又另一个样态中，还可以包括特性要素选择部，通过特性要素组所包括的两个以上的特性要素的相关分析而得到的相关系数为基准值以上时，所述特性要素选择部按照不同特性要素组选择一个特性要素。
在又另一个样态中，可燃物的特性要素的影响度分析装置还可以包括特性要素决定部，所述特性要素决定部通过逐步回归(step wise regression)根据所选择出的一个以上的特性要素决定出对锅炉性能指标产生类似影响的特性要素。
在又另一个样态中，可燃物的特性要素的影响度分析装置还可以包括关系式计算部，所述关系式计算部通过随机森林模型(random forest model)计算所选择出的一个以上的特性要素及锅炉性能指标的关系式。
公开的本发明按照具有类似的性质的包括一种以上的混煤的聚类提取锅炉性能指标及熔炉的热吸收量，从而按照混煤的特性要素计算对锅炉性能指标及熔炉的热吸收量的影响度。
本发明的效果并非限制为以上所提及的效果，基于以下要说明的内容，在对一般技术人员来说显而易见的范围内，可以包括多种效果。
附图说明
图1示出根据一个实施例的可燃物的特性要素影响度分析装置的构成。
图2示出各聚类锅炉性能指标及熔炉的热吸收量。
图3示出从示出于图2的聚类6中所包括的混煤中提取共同包括的煤后提取出的煤所包括的特性要素的量及从聚类8中所包括的混煤中提取共同包括的煤后提取出的煤所包括的特性要素的量。
图4示出从示出于图2的聚类8中所包括的混煤中提取共同包括的煤后提取出的煤所包括的特性要素的量及从聚类9中所包括的混煤中提取共同包括的煤后提取出的煤所包括的特性要素的量。
具体实施方式
通过参照附图进行说明的实施例使得所述的以及追加的样态具体化。各个实施例的构成要素理解为，只要没有其他提及或相互间没有矛盾就能够在实施例内进行多种组合。进一步，公开的本发明可以实现为多种不同的形态，并不限定于在此说明的实施例。
为了对提出的发明进行明确地说明，在图中省略了与说明无关的部分，通过整个说明书对于类似的部分附加了类似的附图标号。并且，当表述为某一部分“包括”某一构成要素时，只要没有特别相对立的记载，其就意味着不排除其他构成要素，而是还可以包括其他构成要素。
说明书中所记述的“～部”的术语，意味着“以能够变更或插入(plugin)硬件或软件的系统的形式构成的块(block)”，换句话说，意味着在硬件或软件中执行特定功能的一个单位或块。此外，在本说明书中所记述的“～部”的术语，意味着软件(软件构件，softwarecomponent)或与生成器、提取器、选择器、决定器、计算器、处理器(processor)、控制器中至少一个相同的硬件构成要素(硬件构件)，“～部”也可以构成为位于能够寻址(addressing)的存储媒介，也可以构成为使得一个或一个以上的处理器再生。据此，例如，“～部”包括如软件构成要素、面向对象软件构成要素、类(class)构成要素及任务(task)构成要素一样的构成要素，和处理器、函数、属性、程序(procedure)、子程序(subroutine)、程序代码(program code)的段(segment)、驱动程序(driver)、固件(firmware)、微代码(microcode)、电路、数据、数据库、数据结构、表(table)、阵列(array)及变数。在构成要素和“～部”内，所提供的功能可以结合至更少数的构成要素及“～部”，或者还可以分离为增加的构成要素和“～部”。
不仅如此，构成要素及“～部”也可以构成为使得设备(device)或系统内的一个或一个以上的CPU再生，也可以是如生成器、提取器、选择器、决定器、计算器一样的构成要素。
图1示出根据一个实施例的用于分析可燃物的影响度的影响度分析装置100的构成。
根据一个实施例的影响度分析装置对由燃烧包括一种以上的可燃物的可燃物组合而产生的火力发电装置的给水及蒸汽系统各个区域的各区域温度进行提取，从按照区域提取出的温度中按照区域提取一个以上的矢量，根据提取出的矢量生成具有类似的性质的包括一种以上的可燃物组合的一种以上的聚类，从包括于一种以上的聚类中的一种以上的可燃物组合提取使得锅炉性能指标上升或下降的可燃物组合的特性要素。
更为具体地，根据一个实施例的影响度分析装置包括温度提取部110、矢量提取部120、聚类生成部130及特性要素提取部140。
在一个实施例中，温度提取部110可以对由燃烧包括一种以上的可燃物的可燃物组合而产生的火力发电装置的给水及蒸汽系统各个区域的各区域温度进行提取。
一种以上的可燃物可以是煤。包括一种以上的可燃物的可燃物组合可以是混煤。然而，并非限定于此。火力发电装置的给水及蒸汽系统至少包括给水加热器(Feed waterheater)、省煤器(Economizer)、熔炉(Furnace)、过热器(Super heater)、再热器(Reheater)中的一个。火力发电装置的给水及蒸汽系统的各个区域可以是给水加热器(Feed water heater)、省煤器(Economizer)、熔炉(Furnace)、过热器(Super heater)、再热器(Reheater)中的一个。
给水加热器是在发电厂利用余热对供给给锅炉的给水进行加热的区域，所述余热是使得涡轮机(turbine)旋转后剩余的蒸汽中所剩余的热量。省煤器是如下区域：对在给水加热器中被预热的给水在供给给锅炉前再一次进行加热，位于锅炉后端并从排出的燃烧废气中回收热。
熔炉是如下区域：在省煤器结束最终预热的给水被供给给锅炉，沿着水冷壁(Water Wall)使得所述给水得到加热并使转换为蒸汽，并且与过热器相连接，所述水冷壁沿着熔炉壁面设置。过热器是如下区域：对通过熔炉而产生的高温高压的蒸汽再进行加热并生成加热蒸汽，供给至高压涡轮机，使得涡轮机旋转，并使得排出的蒸汽流入至再热器。
火力发电装置的给水及蒸汽系统各个区域的各区域温度可以是在各区域的入口或出口的温度。温度提取部110可以是位于各区域的入口或出口的温度传感器。或者温度提取部110可以是通过有线或无线通信从温度传感器接收温度信息的计算(computing)设备或在计算设备中实现的程序。
在一个实施例中，矢量提取部120从按照区域提取出的温度中按照区域提取一个以上的矢量。按照区域提取出的温度可以是按照各可燃物组合相对于各区域的温度。燃烧可燃物组合的时间可以按照各可燃物组合而不同。由此，温度提取部110可以提取具有按照可燃物组合不同而不同的时间长的各区域温度。矢量提取部120将所述各区域温度表现为具有相同长度的矢量形态，从而确保分析的容易性。
在一个实施例中，聚类生成部130可以根据提取出的矢量生成具有类似的性质的包括一种以上的可燃物组合的一种以上的聚类。聚类生成部130可以生成一种以上的聚类，所述一种以上的聚类包括作为具有类似的性质的一种以上的可燃物组合的一种以上的混煤。聚类本身为一种以上，并且各个聚类可以包括一种以上的混煤。对于相同量的混煤，类似的性质可以通过锅炉性能指标出现多大差异来判断。锅炉性能指标可以以从锅炉数据直接/间接地测定/加工的多种指标将锅炉出口温度及熔炉热吸收量包括在内。例如，相互不同的两种以上的混煤存在为相同量时，若相对各混煤的锅炉出口温度出现0.4度以下的差异，则可以判断所述两种以上的混煤具有类似性质。
在一个实施例中，特性要素提取部140可以从包括于聚类中的一种以上的可燃物组合种提取使得锅炉出口温度上升或下降的可燃物组合的特性要素。特性要素提取部140可以提取在一种以上的聚类中锅炉出口温度最高的聚类及最低的聚类。
火力发电装置所包括的锅炉是将水转换为蒸汽来生成蒸汽的装置，并且通过锅炉产生的蒸汽转动涡轮机(Turbine)使得电力产生。
就特性要素提取部140而言，首先，可以从锅炉出口温度最高的聚类中所包括的混煤中提取共同包括的煤，然后可以对提取出的煤所包括的特性要素的量进行提取。接下来，可以从锅炉出口温度最低的聚类中所包括的混煤中提取共同包括的煤，然后可以对提取出的煤所包括的特性要素的量进行提取。
就特性要素提取部140而言，对从锅炉出口温度最高的聚类中所包括的混煤中提取出的共同包括的煤所包括的特性要素的量和从锅炉出口温度最低的聚类中所包括的混煤中提取出的共同包括的煤所包括的特性要素的量进行对比，从而可以提取显示已设定的数值以上的差异的特性要素。
特性要素提取部140可以从显示已设定数值以上的差异的特性要素中将特性要素提取为使得锅炉出口温度上升的特性要素，所述被提取的特性要素为从锅炉出口温度最高的聚类中所包括的混煤中提取出的共同包括的煤所包括的特性要素的量比从锅炉出口温度最低的聚类中所包括的混煤中提取出的共同包括的煤所包括的特性要素的量更多的特性要素。
特性要素提取部140可以从显示已设定数值以上的差异的特性要素中将特性要素提取为使得锅炉出口温度下降的特性要素，所述被提取的特性要素为从锅炉出口温度最高的聚类中所包括的混煤中提取出的共同包括的煤所包括的特性要素的量比从锅炉出口温度最低的聚类中所包括的混煤中提取出的共同包括的煤所包括的特性要素的量更多的特性要素。
特性要素可以至少包括发热量(Kcal/kg)、总水分(％)、硫含量(％)、粉碎度(HGI)、粒度(不足2mm％)、电阻性、灰熔温度(摄氏)、熔点(摄氏)、固有水分、挥发分、灰成分、固定碳、C、O、H、N、S、Ash、SiO2、Al2O3、Fe2O3、CaO、MgO、Na2O、K2O、SO4、TiO2中的一种。
在一个实施例中，所述给水及蒸汽系统各个区域可以至少包括给水加热器、省煤器、熔炉、过热器、再热器中的一个。针对各个的说明在前面进行了描述。
此外，在前面描述的温度提取部110能够以已设定的时间间隔对各区域温度进行提取。例如，已设定的时间可以是2分钟。温度提取部110可以按照不同混煤提取各区域温度。
在一个实施例中，所述矢量提取部120通过对所述提取的各区域温度进行函数性主成分分析来提取一个以上的矢量。
在一个实施例中，所述矢量提取部120以计算出的基函数为基础计算光滑函数，以计算出的光滑函数为基础可以计算相对于各可燃物组合的给水及蒸汽系统整个区域的平均温度及相互不同的两个视点的协方差。
矢量提取部120首先计算用yij＝x(tij)+eij进行说明的光滑函数x(·)。通过公式1计算光滑函数。i是区域的个数，j是温度提取部110以已设定的时间间隔提取温度时的间隔的个数。
公式1
φk(t)作为基函数，可以使用多项式(polynomial)、傅里叶变换公式(Fourier)、样条函数(Spline)、小波(Wavelet)、B-样条函数(B-Spline)等。
被决定为满足公式2。
公式2
Figure GDA0002161855770000083
通过公式3计算出相对于各可燃物组合的给水及蒸汽系统整个区域的平均温度。
公式3
Figure GDA0002161855770000084
通过公式4计算出相互不同的两个视点的协方差。
公式4
Figure GDA0002161855770000085
s、t是相互不同的两个视点。
在一个实施例中，所述矢量提取部120通过计算出的协方差来计算固有函数及固有值，以固有函数、光滑函数及相对于各可燃物组合的给水及蒸汽系统整个区域的平均温度为基础，针对各可燃物组合，可以按照不同区域提取矢量。
在一个实施例中，所述矢量提取部120可以使得固有值的方差最大化从而提取固有函数。
使得以公式5表示的固有值(eigen-value)Zip的方差最大化从而计算固有函数。
公式5
Zip＝∫∑x(s，t)ψip(t)dt
Zip是固有值(eigen-value)。ψip(t)|p＝1≤p≤P是固有函数。P是想要提取的矢量的个数。
固有函数满足公式6及公式7。
公式6
∫ψip(t)ψiq(t)dt＝0 where{p，q|p≠q，1≤p，q≤P}
公式7
∫ψip(t)2dt＝1
通过公式8计算出各区域矢量。
公式8
Figure GDA0002161855770000093
通过公式8按照不同区域计算出P个矢量。例如，若区域是10个，按照各区域，例如，计算出5个矢量，则按照不同混煤，针对所有区域，可以计算出50个矢量。
在一个实施例中，所述聚类生成部130在聚类分析的基础上可以生成包括一种以上的可燃物组合的一种以上的聚类。聚类分析，例如，可以是k-均值聚类(k-meansclustering)。
按照不同混煤提取出的矢量是p，混煤的个数是n时,具有(n*p)大小的矩阵表示如下。
Figure GDA0002161855770000091
k—均值聚类算法(k-means clustering algorithm)针对给定的k分割为作为k个的集合的S＝(S1，S2，…，Sk)，并且满足公式9，所述k个的集合使得如上所给定的n个的p维度数据的聚类内误差最小化。
公式9
Figure GDA0002161855770000092
μj(μj1，…，μjp)是第j-个聚类的中心点(central point)。
k—均值聚类算法(k-means clustering algorithm)作为代表性的无监督(unsupervised)学习方法，可以具有如下特征：因为没有用于判断学习性能的信息，所以根据给定的基准自律地学习。
聚类的个数k可以根据多种基准来设定，在本发明中，在肘部法则(Elbow method)的基础上来决定k。肘部法则(Elbow method)随着k逐渐变大对公式9的目标函数减小的程度进行测定，并且可以进行如下判断：减小的程度为已设定的数值以下时，即使再使得k增加，也不会实现有意义的模型的改善。由此可以设定减小的程度为已设定的数值以下时的k。
在一个实施例中，所述特性要素提取部140可以从包括于聚类中的一种以上的可燃物组合中提取使得熔炉热吸收量上升或下降的可燃物组合的特性要素。
就特性要素提取部140而言，首先，可以从熔炉热吸收量最高的聚类中所包含的混煤中提取共同包含的煤，然后对提取出的煤所包含的特性要素的量进行提取。接下来，可以从熔炉热吸收量最低的聚类中所包含的混煤中提取共同包含的煤，然后对提取出的煤所包含的特性要素的量进行提取。
就特性要素提取部140而言，对从熔炉热吸收量最高的聚类中所包含的混煤中提取出的共同包含的煤的特性要素的量和从熔炉热吸收量最低的聚类中所包含的混煤中提取出的共同包含的煤的特性要素的量进行对比，从而可以提取显示已设定数值以上的差异的特性要素。
特性要素提取部140可以从显示已设定数值以上的差异的特性要素中提取使得熔炉热吸收量上升的特性要素，所述使得熔炉热吸收量上升的特性要素为从熔炉热吸收量最高的聚类中所包含的混煤中提取出的共同包含的煤的特性要素的量比从熔炉热吸收量最低的聚类中所包含的混煤中提取出的共同包含的煤的特性要素的量更多的特性要素。
特性要素提取部140可以从显示已设定数值以上的差异的特性要素中提取使得熔炉热吸收量下降的特性要素，所述使得熔炉热吸收量下降的特性要素为从熔炉热吸收量最低的聚类中所包含的混煤中提取出的共同包含的煤的特性要素的量比从熔炉热吸收量最高的聚类中所包含的混煤中提取出的共同包含的煤的特性要素的量更多的特性要素。
在一个实施例中，就可燃物的特性要素的影响度分析装置而言，通过特性要素组所包括的两种以上的特性要素的相关分析而得到的相关系数为基准值以上时，根据一个实施例的影响度分析装置还可以包括特性要素选择部150，所述特性要素选择部150按照不同特性要素组对一个的特性要素进行选择。基准值，例如，可以是0.7。若通过两个以上的特性要素间相关分析得到的相关系数为0.7以上，则可以判断相互关联性高。
在一个实施例中，可燃物的特性要素的影响度分析装置还可以包括特性要素决定部160，所述特性要素决定部160通过逐步回归(step wise regression)从选择出的一个以上的特性要素中决定出对作为锅炉性能指标的锅炉出口温度产生类似影响的特性要素。特性要素决定部160，例如，对各个特性要素的量进行三等分，并按照从低值至高值的顺序使其离散化为(-1,0,1)的值，可以计算相对于各个(-1,0,1)的锅炉出口温度。
特性要素决定部160可以执行回归分析的逐步回归(step wise regression)，所述回归分析将锅炉出口温度作为因变量(dependent variable)，将离散化为三等分的特性要素作为自变量(independent variable)。在执行回归分析时，反复进行在模型中依次包含或去除自变量项的过程，直到再也没有发现模型的改善时为止。包括于再也没有发现模型改善时的模型中的特性要素可以作用为对锅炉出口温度造成类似影响的特性要素。模型的改善可以是锅炉出口温度的变化。自变量选择的基准可以是赤池信息量准则(AkaikeInformation Criterion，AIC)。
在一个实施例中，可燃物的特性要素的影响度分析装置还可以包括关系式计算部170，所述关系式计算部170通过随机森林模型(random forest model)计算选择出的一个以上的特性要素及锅炉性能指标的关系式。锅炉性能指标，例如，可以是锅炉出口温度。关系式计算部170可以通过随机森林模型计算对锅炉出口温度产生类似影响的特性要素和锅炉出口温度的关系式。
为了学习随机森林模型，在事前应该决定的每个变量中有树(tree)的个数(T)和用于决策树拆分(split)的变量的个数(M)等，可以通过重复的k-折交叉验证(repeated K-fold cross-validation)计算T和M。
图2示出各聚类锅炉出口温度及熔炉的热吸收量。cluster表示聚类，例如，可以是聚类6的锅炉出口温度最高，聚类8的锅炉出口温度最低。例如，可以是聚类8的熔炉的热吸收量最小，聚类9的熔炉的热吸收量最高。
图3示出从示出于图2的聚类6中所包括的混煤中提取共同包括的煤后提取出的煤所包括的特性要素的量及从聚类8中所包括的混煤中提取共同包括的煤后提取出的煤所包括的特性要素的量。
就特性要素提取部140而言，对从锅炉出口温度最高的聚类中所包含的混煤中提取出的共同包含的煤的特性要素的量和从锅炉出口温度最低的聚类中所包含的混煤中提取出的共同包含的煤的特性要素的量进行对比，从而可以提取显示已设定数值以上的差异的特性要素。所提及的特性要素，以图3为基础时，例如，可以是硫含量、固有水分、灰熔温度、粒度、氮、电阻性、Al2O3。
特性要素提取部140可以将显示已设定数值以上的差异的特性要素中从锅炉出口温度最高的聚类中所包括的混煤中提取出的共同包括的煤的特性要素的量比从锅炉出口温度最低的聚类中所包括的混煤中提取出的共同包括的煤的特性要素的量更多的特性要素提取为使得锅炉出口温度上升的特性要素。特性要素提取部140，例如，以图3为基础时，可以将固有水分、粒度、氮提取为使得锅炉出口温度上升的特性要素。
特性要素提取部140可以将显示已设定数值以上的差异的特性要素中从锅炉出口温度最低的聚类中所包含的混煤中提取出的共同包含的煤的特性要素的量比从锅炉出口温度最高的聚类中所包含的混煤中提取出的共同包含的煤的特性要素的量更多的特性要素提取为使得锅炉出口温度下降的特性要素。所提及的特性要素，例如，以图3为基础时，可以是硫含量、灰熔温度、电阻性、Al2O3。
图4示出从示出于图2的聚类8中所包括的混煤中提取共同包括的煤后提取出的煤所包括的特性要素的量及从聚类9中所包括的混煤中提取共同包括的煤后提取出的煤所包括的特性要素的量。
就特性要素提取部140而言，对从熔炉热吸收量最高的聚类中所包含的混煤中提取出的共同包含的煤的特性要素的量和从熔炉热吸收量最低的聚类中所包含的混煤中提取出的共同包含的煤的特性要素的量进行对比，从而可以提取显示已设定数值以上的差异的特性要素。以图4为基础时，显示已设定数值以上的差异的特性要素可以是，例如，灰熔温度、粒度、Si02、Al2O3、Fe2O3、CaO。
特性要素提取部140可以将显示已设定数值以上的差异的特性要素中从熔炉热吸收量最高的聚类中所包含的混煤中提取出的共同包含的煤的特性要素的量比从熔炉热吸收量最低的聚类中所包含的混煤中提取出的共同包含的煤的特性要素的量更多的特性要素提取为使得熔炉热吸收量上升的特性要素。以图4为基础时，使得熔炉热吸收量上升的特性要素可以是，例如，粒度、Al2O3、Fe2O3、CaO。
特性要素提取部140可以将显示已设定数值以上的差异的特性要素中从熔炉热吸收量最低的聚类中所包含的混煤中提取出的共同包含的煤的特性要素的量比从熔炉热吸收量最高的聚类中所包含的混煤中提取出的共同包含的煤的特性要素的量更多的特性要素提取为使得熔炉热吸收量下降的特性要素。以图4为基础时，使得熔炉热吸收量下降的特性要素可以是，例如，灰熔温度、Si02。
如上所述，可以确认，在本发明所属的技术领域具备一般知识的技术人员可以不对本发明的技术思想或必要的特征进行变更却可以将其实施为其他具体的实施形态。据此，以上所描述的实施例仅是例示的，并且应理解为并非是对其范围进行限制的限定性的实施例。此外，示出于附图的顺序图只不过是在实施本发明时为了实现最优选的结果而例示地示出的依次的顺序，当然可以提供其他额外的步骤或删除一部分步骤。
在本发明中所描述的技术特征和执行所述技术特征的实现物能够由数字电路实现，或者由将在本发明中所描述的结构及所述结构性等价物等包括在内的计算机软件、固件、或硬件实现，或者可以有其中一个以上的组合实现。此外，执行在本发明中所描述的技术特征的实现物也可以由计算机程序产品来实现，换句话说，也可以由涉及计算机程序指令的模块来实现，所述计算机程序指令是为了控制处理系统的操作或为了由此运行而被编码(encoding)于有形的程序存储媒介上。
能够通过计算机读取的媒介可以是能够通过机器读取的存储设备、能够通过机器读取的存储基板、记忆设备、对能够通过机器读取的电磁波信号产生影响的物质的合成物或者其中一个以上的组合。
另外，在本说明书中，所谓“装置”或“系统”，例如，包括处理器、计算机或包括多重处理器或计算机并用于处理数据的所有设备、装置及机器。处理系统可以包括：附加于硬件，例如，构成处理器固件的代码、协议栈(protocol stack)、数据库管理系统、操作系统或其中一个以上的组合等在请求时形成计算机程序的运行环境的所有代码。
计算机程序以程序、软件、软件应用(software application)、脚本(script)或代码等而广为人知，也可以制作为编程语言(programming language)的任何形态，所述编程语言包括被编译(compile)或解释的语言或者先验的、程序性的语言，并且也可以包括独立式程序或模块、组件、子程序(subroutine)或者适合使用于计算机环境的其他单元并体现为任何形态。
另外，执行本发明的技术特征的构成意味着所述构成之间的逻辑边界，所述本发明的技术特征包括在示出于本说明书的附图的框图和顺序图中。
然而，根据软件或硬件的实施例，示出的构成和其功能以独立式软件模块、单片式(monolithic)软件结构、代码、服务及对它们进行组合的形态执行，并且其功能可以存储于能够在具备处理器的计算机中运行的媒介并实现，所述处理器可以执行存储的程序代码、指令等，所以应将所述所有实施例看作属于本发明的权利范围内。
据此，附图和与其相关的技术对本发明的技术特征进行说明，然而只要用于体现所述技术特征的软件的特征排列没有清楚地被提及，就不能单纯地去推论。换句话说，可以存在以上描述的多种实施例，所述实施例保有与本发明相同的技术特征，同时可以进行一部分变形，所以所述也应看作属于本发明的权利范围内。
此外，就顺序图的情况而言，虽然按照特定的顺序在附图中对操作进行了描述，但是其是为了获得最优选的结果而示出的，不能理解为一定要按照所示出的特定的顺序或依次的顺序执行所述操作，或者所有示出的操作一定要执行。在特定情况下，多任务处理(multitasking)和并行处理(parallel processing)会有利。同时，以上所描述的实施形态的多种系统组件(system component)的分离不能理解为在所有实施形态中要求所述分离，而应理解为所说明的程序组件和系统通常合并为单一的软件产品或可以封装(packaging)于多重软件产品。
如上所述，本说明书并非是想要通过所公开的具体术语来对本发明进行限制。据此，参照以上所描述的实施例对本发明进行了详细地说明，但是若是在本发明所属的技术领域具有一般知识的技术人员，则可以在不脱离本发明的范围的同时对本实施例施加改造、变更及变形。
本发明的范围通过后面叙述的权利要求书表示，而不是通过所述详细的说明，权利要求书的意义及范围以及从其等价概念导出的所有变更或变形的形态都应理解为包括于本发明的权利要求范围。
标号说明
100:可燃物的特性要素的影响度分析装置
110:温度提取部
120:矢量提取部
130:聚类生成部
140:特性要素提取部
150:特性要素选择部
160:特性要素决定部
170:关系式计算部

Claims (12)

1.一种影响度分析装置，其用于分析可燃物的影响度，所述影响度分析装置的特征在于，包括：
温度提取部，其对由燃烧包括两种以上的可燃物的可燃物组合而产生的火力发电装置的给水及蒸汽系统各个区域的各区域温度进行提取；
矢量提取部，其从提取出的所述各区域温度中按照不同区域提取一个以上的矢量；
聚类生成部，其根据提取出的所述矢量生成具有类似的性质的包括一种以上的可燃物组合的一种以上的聚类；以及
特性要素提取部，其从包括于生成的所述一种以上的聚类中的一种以上的可燃物组合中提取使得锅炉性能指标上升或下降的可燃物组合的特性要素。
2.根据权利要求1所述的影响度分析装置，其特征在于，
所述给水及蒸汽系统各个区域至少包括给水加热器、省煤器、熔炉、过热器、再热器中的一个。
3.根据权利要求1所述的影响度分析装置，其特征在于，
所述温度提取部以已设定的时间间隔对所述各区域温度进行提取。
4.根据权利要求1所述的影响度分析装置，其特征在于，
所述矢量提取部通过对提取的所述各区域温度进行函数性主成分分析来提取所述一个以上的矢量。
5.根据权利要求1所述的影响度分析装置，其特征在于，
所述矢量提取部以计算出的基函数为基础计算光滑函数，以计算出的所述光滑函数为基础计算针对所述一种以上的可燃物组合的各个的给水及蒸汽系统整个区域的平均温度及相互不同的两个视点的协方差。
6.根据权利要求5所述的影响度分析装置，其特征在于，
所述矢量提取部通过计算出的所述协方差计算固有函数及固有值，以分别针对计算出的所述固有函数、所述光滑函数及两种以上的可燃物组合的给水及蒸汽系统整个区域的平均温度为基础，针对各个可燃物组合，按照各区域提取一个以上的矢量。
7.根据权利要求6所述的影响度分析装置，其特征在于，
所述矢量提取部使得所述计算出的固有值的方差最大化从而提取所述固有函数。
8.根据权利要求1所述的影响度分析装置，其特征在于，
所述聚类生成部在聚类分析的基础上生成包括所述一种以上的可燃物组合的一种以上的聚类。
9.根据权利要求1所述的影响度分析装置，其特征在于，
所述锅炉性能指标包括熔炉热吸收量及锅炉出口温度中的至少一个。
10.根据权利要求1所述的影响度分析装置，其特征在于，还包括：
特性要素选择部，通过特性要素组所包括的两个以上的特性要素的相关分析而得到的相关系数为基准值以上时，所述特性要素选择部按照不同特性要素组选择一个以上的特性要素。
11.根据权利要求10所述的影响度分析装置，其特征在于，还包括：
特性要素决定部，其通过逐步回归根据选择出的所述一个以上的特性要素决定出对锅炉性能指标产生类似影响的特性要素。
12.根据权利要求10所述的影响度分析装置，其特征在于，还包括：
关系式计算部，其通过随机森林模型计算选择出的所述一个以上的特性要素及锅炉性能指标的关系式。
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