CN112686422A - 一种火电厂入炉煤质信息确定方法、装置、设备及介质 - Google Patents
一种火电厂入炉煤质信息确定方法、装置、设备及介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112686422A CN112686422A CN202011398150.4A CN202011398150A CN112686422A CN 112686422 A CN112686422 A CN 112686422A CN 202011398150 A CN202011398150 A CN 202011398150A CN 112686422 A CN112686422 A CN 112686422A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- coal quality
- parameters
- value
- determining
- parameter
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 239000003245 coal Substances 0.000 title claims abstract description 362
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 51
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims abstract description 10
- 239000000779 smoke Substances 0.000 claims description 15
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 11
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 10
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 9
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 claims description 8
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 7
- 238000002485 combustion reaction Methods 0.000 description 10
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- NINIDFKCEFEMDL-UHFFFAOYSA-N Sulfur Chemical compound [S] NINIDFKCEFEMDL-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 230000002035 prolonged effect Effects 0.000 description 3
- 229910052717 sulfur Inorganic materials 0.000 description 3
- 239000011593 sulfur Substances 0.000 description 3
- 238000010531 catalytic reduction reaction Methods 0.000 description 2
- 239000010883 coal ash Substances 0.000 description 2
- 241000208340 Araliaceae Species 0.000 description 1
- UGFAIRIUMAVXCW-UHFFFAOYSA-N Carbon monoxide Chemical compound [O+]#[C-] UGFAIRIUMAVXCW-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 235000005035 Panax pseudoginseng ssp. pseudoginseng Nutrition 0.000 description 1
- 235000003140 Panax quinquefolius Nutrition 0.000 description 1
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 1
- 239000002956 ash Substances 0.000 description 1
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000000306 component Substances 0.000 description 1
- 238000002790 cross-validation Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 239000000428 dust Substances 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 239000003546 flue gas Substances 0.000 description 1
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 description 1
- 235000008434 ginseng Nutrition 0.000 description 1
- 239000002655 kraft paper Substances 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 description 1
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 1
- 238000009725 powder blending Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
- Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
- Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
- Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications
Landscapes
- Regulation And Control Of Combustion (AREA)
Abstract
本申请公开了一种火电厂入炉煤质信息确定方法、装置、设备及计算机可读存储介质，方法包括：获取火电机组运行参数的当前值、各煤质参数的当前值，根据各煤质参数的当前值及运行参数的当前值对应确定各煤质参数的取值范围；根据运行参数的当前值、各煤质参数的取值范围，确定预先构建的煤质参数模型输出参数取值最小时对应的各煤质参数的取值；将确定出的各煤质参数的取值作为入炉煤质信息。本申请公开的上述技术方案，将煤质参数模型输出参数取值最小时所对应的各煤质参数的取值作为入炉煤质信息的，而并不需要人为进行干预，因此，则可以减少人为因素的影响，提高入炉煤质信息确定的准确性。
Description
技术领域
本申请涉及火电机组锅炉燃烧技术领域，更具体地说，涉及一种火电厂入炉煤质信息确定方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
背景技术
火电厂为了有效降低生产成本，往往会改烧低质煤或混配煤，但由于入炉煤质发生了较大的变化，这样势必会对火电机组中锅炉的燃烧状况带来一定的影响，且会对锅炉运行调整带来较大的难度。为了使火电机组可以更好地进行运行，则需要先确定入炉煤质信息数，并根据入炉煤质信息进行上煤。
目前，大多是由人工根据经验来确定入炉煤质信息，而这种实现方式会因人为因素的影响而导致所确定出的入炉煤质信息的准确性比较低，而根据准确性比较低的入炉煤质信息进行上煤不仅会导致锅炉燃烧性能比较差，而且可能会给燃烧器带来不良的影响，从而导致燃烧器的使用寿命比较短。
综上所述，如何提高入炉煤质信息确定的准确性，是目前本领域技术人员亟待解决的技术问题。
发明内容
有鉴于此，本申请的目的是提供一种火电厂入炉煤质信息确定方法、装置、设备及计算机可读存储介质，用于提高入炉煤质信息确定的准确性。
为了实现上述目的，本申请提供如下技术方案：
一种火电厂入炉煤质信息确定方法，包括：
获取火电机组运行参数的当前值、各煤质参数的当前值，根据各所述煤质参数的当前值及所述运行参数的当前值对应确定各所述煤质参数的取值范围；
根据所述运行参数的当前值、各所述煤质参数的取值范围，确定预先构建的煤质参数模型输出参数取值最小时对应的各所述煤质参数的取值；其中，所述煤质参数模型的输入参数包括所述运行参数及各所述煤质参数，所述输出参数包括炉膛水平烟道烟温平均值和/或SCR入口NOX浓度的平均值；
将确定出的各所述煤质参数的取值作为入炉煤质信息。
优选的，在获取火电机组运行参数的当前值、各煤质参数的当前值时，还包括：
获取所述火电机组边界参数的当前值，根据所述边界参数的当前值确定所述火电机组的当前工况；
从预先构建且与各工况一一对应的煤质参数模型中选取与所述当前工况对应的煤质参数模型；
相应地，确定预先构建的煤质参数模型输出参数取值最小时对应的各所述煤质参数的取值，包括：
确定与所述当前工况对应的煤质参数模型输出参数取值最小时对应的各所述煤质参数的取值。
优选的，确定与所述当前工况对应的煤质参数模型输出参数取值最小时对应的各所述煤质参数的取值，包括：
利用寻优算法确定与所述当前工况对应的煤质参数模型输出参数取值最小时对应的各所述煤质参数的取值。
优选的，预先构建与各工况一一对应的煤质参数模型的过程包括：
确定所述煤质参数模型的输入参数和输出参数；
获取所述火电厂边界参数的历史值、所述输入参数的历史值和所述输出参数的历史值；
根据所述边界参数的历史值划分工况，并从获取的所述输入参数的历史值和所述输出参数的历史值中分别提取与各所述工况对应的所述输入参数的历史值、所述输出参数的历史值；
分别利用神经网络对各所述工况对应的所述输入参数的历史值、所述输出参数的历史值进行训练，得到各所述工况对应的煤质参数模型。
优选的，在获取所述火电厂边界参数的历史值、所述输入参数的历史值和所述输出参数的历史值之后，还包括：
对获取到的所述火电厂边界参数的历史值、所述输入参数的历史值和所述输出参数的历史值进行数据清洗。
一种火电厂入炉煤质信息确定装置，包括：
第一获取模块，用于获取火电机组运行参数的当前值、各煤质参数的当前值，根据各所述煤质参数的当前值及所述运行参数的当前值对应确定各所述煤质参数的取值范围；
第一确定模块，用于根据所述运行参数的当前值、各所述煤质参数的取值范围，确定预先构建的煤质参数模型输出参数取值最小时对应的各所述煤质参数的取值；其中，所述煤质参数模型的输入参数包括所述运行参数及各所述煤质参数，所述输出参数包括炉膛水平烟道烟温平均值和/或SCR入口NOX浓度的平均值；
第二确定模块，用于将确定出的各所述煤质参数的取值作为入炉煤质信息。
优选的，还包括：
第二获取模块，用于在获取火电机组运行参数的当前值、各煤质参数的当前值时，获取所述火电机组边界参数的当前值，根据所述边界参数的当前值确定所述火电机组的当前工况；
选取模块，用于从预先构建且与各工况一一对应的煤质参数模型中选取与所述当前工况对应的煤质参数模型；
相应地，所述第一确定模块包括：
第一确定单元，用于确定与所述当前工况对应的煤质参数模型输出参数取值最小时对应的各所述煤质参数的取值。
优选的，所述第一确定单元包括：
确定子单元，用于利用寻优算法确定与所述当前工况对应的煤质参数模型输出参数取值最小时对应的各所述煤质参数的取值。
一种火电厂入炉煤质信息确定设备，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现如上述任一项所述的火电厂入炉煤质信息确定方法的步骤。
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一项所述的火电厂入炉煤质信息确定方法的步骤。
本申请提供了一种火电厂入炉煤质信息确定方法、装置、设备及计算机可读存储介质，其中，该方法包括：获取火电机组运行参数的当前值、各煤质参数的当前值，根据各煤质参数的当前值及运行参数的当前值对应确定各煤质参数的取值范围；根据运行参数的当前值、各煤质参数的取值范围，确定预先构建的煤质参数模型输出参数取值最小时对应的各煤质参数的取值；其中，煤质参数模型的输入参数包括运行参数及各煤质参数，输出参数包括炉膛水平烟道烟温平均值和/或SCR入口NOX浓度的平均值；将确定出的各煤质参数的取值作为入炉煤质信息。
本申请公开的上述技术方案，先获取火电机组运行参数的当前值及各煤质参数的当前值，并根据各煤质参数的当前值及运行参数的当前值对应确定各煤质参数的取值范围，且根据运行参数的当前值、各煤质参数的取值范围确定预先构建的煤质参数模型输出参数取值最小时所对应的各煤质参数的取值，并将确定出的各煤质参数的取值作为入炉煤质信息，由于上述过程是基于预先构建的煤质参数模型并将炉膛水平烟道烟温平均值和/或SCR入口NOX浓度作为煤质参数模型的输出参数，且将煤质参数模型输出参数取值最小时所对应的各煤质参数的取值作为入炉煤质信息的，而并不需要人为进行干预，因此，则可以减少人为因素的影响，提高入炉煤质信息确定的准确性，进而便于提高火电机组中锅炉的燃烧性能，并便于提高燃烧器的使用寿命。
附图说明
为了更清楚地说明本申请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，下面描述中的附图仅仅是本申请的实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的一种火电厂入炉煤质信息确定方法的流程图；
图2为本申请实施例提供的一种火电厂入炉煤质信息确定装置的结构示意图；
图3为本申请实施例提供的一种火电厂入炉煤质信息确定设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
参见图1，其示出了本申请实施例提供的一种火电厂入炉煤质信息确定方法的流程图，本申请实施例提供的一种火电厂入炉煤质信息确定方法，可以包括：
S11：获取火电机组运行参数的当前值、各煤质参数的当前值，根据各煤质参数的当前值及运行参数的当前值对应确定各煤质参数的取值范围。
考虑到现有大多是由人工根据经验来确定入炉煤质信息，而这种实现方式会因人为经验等人为因素的影响而导致最终所确定出的入炉煤质信息的准确性比较低，为此，本申请提供一种火电厂入炉煤质信息确定方法，用于提高入炉煤质信息确定的准确性。
具体地，可以先获取火电机组运行参数的当前值、各煤质参数的当前值，其中，这里提及的火电机组的运行参数包括机组负荷、一次风量、燃烧器摆角、总风量，煤质参数包括各原煤仓煤种热值、煤种挥发分、煤种灰分、煤种水分、煤种硫分、各台磨煤机的给煤量这六个参数，其中，各台磨煤机的给煤量指的是各层燃烧中各台磨煤机的给煤量。
之后，则可以根据各煤质参数的当前值及运行参数的当前值对应确定各煤质参数的取值范围，即根据每种煤质参数的当前值及运行参数的当前值对应确定其取值范围，也即煤质参数的取值范围是适应运行参数的当前值、该煤质参数的当前值来设定的。
S12：根据运行参数的当前值、各煤质参数的取值范围，确定预先构建的煤质参数模型输出参数取值最小时对应的各煤质参数的取值；其中，煤质参数模型的输入参数可以包括运行参数及各煤质参数，输出参数可以包括炉膛水平烟道烟温平均值和/或SCR入口NOX浓度的平均值。
在执行完步骤S11之后，可以根据所获取的运行参数的当前值、所确定出的各煤质参数的取值范围，结合预先构建的煤质参数模型确定煤质参数模型输出参数取值最小时所对应的各煤质参数的取值，其中，预先构建的煤质参数模型的输入参数包括运行参数和各煤质参数，输出参数包括炉膛水平烟道烟温平均值和/或SCR(Selective CatalyticReduction，选择性催化还原法)入口NOX浓度的平均值，也即上述过程具体为将运行参数的当前值、各煤质参数的取值范围中的可能取值进行组合，以得到多组输入参数取值，并将各组输入参数取值分别输入到预先构建的煤质参数模型中，以得到与每组输入参数的取值对应的输出参数取值，且确定输出参数取值最小时对应的输入参数取值，并从其中确定各煤质参数的取值。
需要说明的是，若预先构建的煤质参数模型的输出参数为炉膛水平烟道烟温平均值，则输出参数取值最小即为炉膛水平烟道烟温平均值最小，若预先构建的煤质参数模型的输出参数为SCR入口NOX浓度的平均值，则输出参数取值最小即为SCR入口NOX浓度的平均值最小，若预先构建的煤质参数模型的输出参数为炉膛水平烟道烟温平均值和SCR入口NOX浓度的平均值，则输出参数最小即为炉膛水平烟道烟温平均值和SCR入口NOX浓度的平均值之和最小。
S13：将确定出的各煤质参数的取值作为入炉煤质信息。
在执行完步骤S12之后，则可以将确定出的煤质参数模型输出参数取值最小时对应的各煤质参数的取值作为入炉煤质信息，也即入炉煤质信息中不仅包含各煤质参数，也包含与煤质参数模型输出参数取值最小时对应的各煤质参数的取值，其中，由于上述提及的煤质参数包括各原煤仓煤种热值、煤种挥发分、煤种灰分、煤种水分、煤种硫分、各台磨煤机的给煤量这六个参数，且各台磨煤机的给煤量指的是各层燃烧中各台磨煤机的给煤量，因此，入炉煤质信息中所包含的信息具体指的即是上述这些煤质参数的取值，以便于利用所确定出的入炉煤质信息指导煤粉掺配研究并进行上煤。
通过上述可知，入炉煤质信息的确定是得到各个燃烧器出口的最佳煤质信息，且各个燃烧器出口的最佳煤质信息指的是对应于锅炉高效燃烧时，应该提供的各原煤仓煤种热值、煤种挥发分、煤种灰分、煤种水分、煤种硫分、各台磨煤机的给煤量这些煤质条件，以供燃烧器进行燃烧。
由于上述过程是将与煤质参数模型输出参数取值最小时对应的各煤质参数的取值作为入炉煤质信息，且无需人为对入炉煤质信息的确定进行干预，因此，则可以提高入炉煤质信息确定的准确性，从而便于提高上煤的准确性，进而便于提高锅炉的燃烧性能，并降低给燃烧器所带来的影响，进而提高燃烧器的使用寿命。
本申请公开的上述技术方案，先获取火电机组运行参数的当前值及各煤质参数的当前值，并根据各煤质参数的当前值及运行参数的当前值对应确定各煤质参数的取值范围，且根据运行参数的当前值、各煤质参数的取值范围确定预先构建的煤质参数模型输出参数取值最小时所对应的各煤质参数的取值，并将确定出的各煤质参数的取值作为入炉煤质信息，由于上述过程是基于预先构建的煤质参数模型并将炉膛水平烟道烟温平均值和/或SCR入口NOX浓度作为煤质参数模型的输出参数，且将煤质参数模型输出参数取值最小时所对应的各煤质参数的取值作为入炉煤质信息的，而并不需要人为进行干预，因此，则可以减少人为因素的影响，提高入炉煤质信息确定的准确性，进而便于提高火电机组中锅炉的燃烧性能，并便于提高燃烧器的使用寿命。
本申请实施例提供的一种火电厂入炉煤质信息确定方法，在获取火电机组运行参数的当前值、各煤质参数的当前值时，还可以包括：
获取火电机组边界参数的当前值，根据边界参数的当前值确定火电机组的当前工况；
从预先构建且与各工况一一对应的煤质参数模型中选取与当前工况对应的煤质参数模型；
相应地，确定预先构建的煤质参数模型输出参数取值最小时对应的各煤质参数的取值，可以包括：
确定与当前工况对应的煤质参数模型输出参数取值最小时对应的各煤质参数的取值。
在本申请中，在获取火电机组运行参数的当前值、各煤质参数的当前值的同时，可以获取火电机组边界参数的当前值，并根据边界参数的当前值确定火电机组的当前工况，其中，边界参数包括机组负荷、环境温度，且在根据边界参数的当前值确定火电机组的当前工况时是预先根据火电机组的边界参数的历史值划分出多个工况，并根据边界参数的当前值以及预先根据边界参数的历史值所划分出的工况来确定火电机组的当前工况，之后，则可以从预先构建的与各工况一一对应的煤质参数模型(一个工况对应一个煤质参数模型)中选取出与当前工况对应的煤质参数模型，与此对应的，后续则可以根据运行参数的当前值、各煤质参数的取值范围，确定与当前工况对应的煤质参数模型输出参数取值最小时对应的各煤质参数的取值。
上述确定当前工况、选取与当前工况对应的煤质参数模型参与到煤质参数取值确定的过程可以提高煤质参数模型选取的准确性，并可以提高煤质参数取值确定的准确性，从而便于提高入炉煤质信息确定的准确性。
本申请实施例提供的一种火电厂入炉煤质信息确定方法，确定与当前工况对应的煤质参数模型输出参数取值最小时对应的各煤质参数的取值，可以包括：
利用寻优算法确定与当前工况对应的煤质参数模型输出参数取值最小时对应的各煤质参数的取值。
在确定与当前工况对应的煤质参数模型输出参数取值最小时对应的各煤质参数的取值时，可以利用寻优算法来确定与当前工况对应的煤质参数模型输出参数取值最小时对应的各煤质参数的取值，具体实现过程为输入运行参数的当前值、各煤质参数的取值范围，并设置寻优算法的迭代次数，当满足一定迭代次数后，选择迭代过程中煤质参数模型输出参数取值最小时所对应的输入参数中各煤质参数的取值，并返回输出参数取值最小时所对应的输入参数中的各煤质参数的取值。
通过寻优算法可以快速、准确到确定出与当前工况对应的煤质参数模型输出参数取值最小时对应的各煤质参数的取值。需要说明的是，上述提及的寻优算法具体可以为万有引力算法模型/粒子群算法/遗传算法等。
本申请实施例提供的一种火电厂入炉煤质信息确定方法，预先构建与各工况一一对应的煤质参数模型的过程可以包括：
确定煤质参数模型的输入参数和输出参数；
获取火电厂边界参数的历史值、输入参数的历史值和输出参数的历史值；
根据边界参数的历史值划分工况，并从获取的输入参数的历史值和输出参数的历史值中分别提取与各工况对应的输入参数的历史值、输出参数的历史值；
分别利用神经网络对各工况对应的输入参数的历史值、输出参数的历史值进行训练，得到各工况对应的煤质参数模型。
在本申请中，预先构建与各工况一一对应的煤质参数模型的过程具体可以包括：
先确定煤质参数模型的输入参数和输出参数，并调用火电厂的数据平台层，从实时数据库中读取历史值，其中，该历史值具体包括火电厂边界参数(包括机组负荷、环境温度)的历史值、对应的煤质参数模型输入参数的历史值和输出参数的历史值，且输入参数历史值与输出参数历史值之间还存在对应关系，在读取历史值之后，根据边界参数的历史值划分不同的工况，并从获取到的输入参数的历史值中提取与各工况对应的输入参数的历史值，同时从获取到的输出参数的历史值中提取与各工况对应的输出参数的历史值(或者说在从获取到的输入参数的历史值中提取与各工况对应的输入参数的历史值之后，从获取到的输出参数历史值中分别提取与提取出的输入参数的历史值对应的输出参数的历史值)，之后，分别利用神经网络(具体可以采用全连接神经网络)对各工况对应的输入参数的历史值、与输入参数的历史值对应的输出参数的历史值进行训练，得到与各工况对应的煤质参数模型。需要说明的是，在训练过程中可以采用十折交叉验证的方法选取出算法需要设置的超参数，如神经网络隐藏层节点数、学习率、dropout概率等，且可以将模型训练的误差控制在10％以内。
其中，在从实时数据库中读取历史值时，可以先设置数据读取的开始时间、结束时间、取值间隔，例如：设定从2019年1月1日00:00:00到2020年1月1日00:00:00，取值间隔设定为5秒，之后，则可以按照所设定的参数进行读取，且在建立煤质参数模型时可以预先建立煤质参数模型输入参数、输出参数的点表，每个参数对应唯一的KKS(Kraftwerk-Kennzeichen system，电厂标识系统)编码，依据编码进行参数的索引，且依据点表对实时数据库中的数据进行提取。
上述根据历史值构建与各工况对应的煤质参数模型的方式可以便于提高煤质参数模型构建的准确性和可靠性，从而便于提高入炉煤质信息确定的准确性和可靠性。
本申请实施例提供的一种火电厂入炉煤质信息确定方法，在获取火电厂边界参数的历史值、输入参数的历史值和输出参数的历史值之后，还可以包括：
对获取到的火电厂边界参数的历史值、输入参数的历史值和输出参数的历史值进行数据清洗。
在获取火电厂边界参数的历史值、输入参数的历史值和输出参数的历史值之后，可以对所获取到的数据进行数据清洗，以便于利用数据清洗之后的数据进行工况划分和训练而得到各工况对应的煤质参数模型。
其中，数据清洗具体可以包括：剔除掉超温超限(主蒸汽温度超过机组设计值)、超过环保指标(SO2小于35mg/Nm3、NOx小于50mg/Nm3(脱硝后NOx含量)、烟气含尘浓度小于10mg/Nm3)及工况波动较大(主汽温波动超过10℃、主汽压波动超过1Mpa、烟道出口氧量波动不超过1.5％)的离群点，以便于提高数据质量，从而便于提高最终所得到的煤质参数模型的准确性。
本申请实施例还提供了一种火电厂入炉煤质信息确定装置，参见图2，其示出了本申请实施例提供的一种火电厂入炉煤质信息确定装置的结构示意图，可以包括：
第一获取模块21，用于获取火电机组运行参数的当前值、各煤质参数的当前值，根据各煤质参数的当前值及运行参数的当前值对应确定各煤质参数的取值范围；
第一确定模块22，用于根据运行参数的当前值、各煤质参数的取值范围，确定预先构建的煤质参数模型输出参数取值最小时对应的各煤质参数的取值；其中，煤质参数模型的输入参数可以包括运行参数及各煤质参数，输出参数可以包括炉膛水平烟道烟温平均值和/或SCR入口NOX浓度的平均值；
第二确定模块23，用于将确定出的各煤质参数的取值作为入炉煤质信息。
本申请实施例提供的一种火电厂入炉煤质信息确定装置，还可以包括：
第二获取模块，用于在获取火电机组运行参数的当前值、各煤质参数的当前值时，获取火电机组边界参数的当前值，根据边界参数的当前值确定火电机组的当前工况；
选取模块，用于从预先构建且与各工况一一对应的煤质参数模型中选取与当前工况对应的煤质参数模型；
相应地，第一确定模块22可以包括：
第一确定单元，用于确定与当前工况对应的煤质参数模型输出参数取值最小时对应的各煤质参数的取值。
本申请实施例提供的一种火电厂入炉煤质信息确定装置，第一确定单元可以包括：
确定子单元，用于利用寻优算法确定与当前工况对应的煤质参数模型输出参数取值最小时对应的各煤质参数的取值。
本申请实施例提供的一种火电厂入炉煤质信息确定装置，还可以包括用于预先构建与各工况一一对应的煤质参数模型的构建模块，其中，构建模块可以包括：
第二确定单元，用于确定煤质参数模型的输入参数和输出参数；
获取单元，用于获取火电厂边界参数的历史值、输入参数的历史值和输出参数的历史值；
划分单元，用于根据边界参数的历史值划分工况，并从获取的输入参数的历史值和输出参数的历史值中分别提取与各工况对应的输入参数的历史值、输出参数的历史值；
训练单元，用于分别利用神经网络对各工况对应的输入参数的历史值、输出参数的历史值进行训练，得到各工况对应的煤质参数模型。
本申请实施例提供的一种火电厂入炉煤质信息确定装置，还可以包括：
数据清洗单元，用于在获取火电厂边界参数的历史值、输入参数的历史值和输出参数的历史值之后，对获取到的火电厂边界参数的历史值、输入参数的历史值和输出参数的历史值进行数据清洗。
本申请实施例还提供了一种火电厂入炉煤质信息确定设备，参见图3，其示出了本申请实施例提供的一种火电厂入炉煤质信息确定设备的结构示意图，可以包括：
存储器31，用于存储计算机程序；
处理器32，用于执行存储器31存储的计算机程序时可实现如下步骤：
获取火电机组运行参数的当前值、各煤质参数的当前值，根据各煤质参数的当前值及运行参数的当前值对应确定各煤质参数的取值范围；根据运行参数的当前值、各煤质参数的取值范围，确定预先构建的煤质参数模型输出参数取值最小时对应的各煤质参数的取值；其中，煤质参数模型的输入参数包括运行参数及各煤质参数，输出参数包括炉膛水平烟道烟温平均值和/或SCR入口NOX浓度的平均值；将确定出的各煤质参数的取值作为入炉煤质信息。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时可实现如下步骤：
获取火电机组运行参数的当前值、各煤质参数的当前值，根据各煤质参数的当前值及运行参数的当前值对应确定各煤质参数的取值范围；根据运行参数的当前值、各煤质参数的取值范围，确定预先构建的煤质参数模型输出参数取值最小时对应的各煤质参数的取值；其中，煤质参数模型的输入参数包括运行参数及各煤质参数，输出参数包括炉膛水平烟道烟温平均值和/或SCR入口NOX浓度的平均值；将确定出的各煤质参数的取值作为入炉煤质信息。
该计算机可读存储介质可以包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本申请实施例提供的一种火电厂入炉煤质信息确定装置、设备及计算机可读存储介质中相关部分的说明可以参见本申请实施例提供的一种火电厂入炉煤质信息确定方法中对应部分的详细说明，在此不再赘述。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等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、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。另外，本申请实施例提供的上述技术方案中与现有技术中对应技术方案实现原理一致的部分并未详细说明，以免过多赘述。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (10)
1.一种火电厂入炉煤质信息确定方法，其特征在于，包括：
获取火电机组运行参数的当前值、各煤质参数的当前值，根据各所述煤质参数的当前值及所述运行参数的当前值对应确定各所述煤质参数的取值范围；
根据所述运行参数的当前值、各所述煤质参数的取值范围，确定预先构建的煤质参数模型输出参数取值最小时对应的各所述煤质参数的取值；其中，所述煤质参数模型的输入参数包括所述运行参数及各所述煤质参数，所述输出参数包括炉膛水平烟道烟温平均值和/或SCR入口NOX浓度的平均值；
将确定出的各所述煤质参数的取值作为入炉煤质信息。
2.根据权利要求1所述的火电厂入炉煤质信息确定方法，其特征在于，在获取火电机组运行参数的当前值、各煤质参数的当前值时，还包括：
获取所述火电机组边界参数的当前值，根据所述边界参数的当前值确定所述火电机组的当前工况；
从预先构建且与各工况一一对应的煤质参数模型中选取与所述当前工况对应的煤质参数模型；
相应地，确定预先构建的煤质参数模型输出参数取值最小时对应的各所述煤质参数的取值，包括：
确定与所述当前工况对应的煤质参数模型输出参数取值最小时对应的各所述煤质参数的取值。
3.根据权利要求2所述的火电厂入炉煤质信息确定方法，其特征在于，确定与所述当前工况对应的煤质参数模型输出参数取值最小时对应的各所述煤质参数的取值，包括：
利用寻优算法确定与所述当前工况对应的煤质参数模型输出参数取值最小时对应的各所述煤质参数的取值。
4.根据权利要求2所述的火电厂入炉煤质信息确定方法，其特征在于，预先构建与各工况一一对应的煤质参数模型的过程包括：
确定所述煤质参数模型的输入参数和输出参数；
获取所述火电厂边界参数的历史值、所述输入参数的历史值和所述输出参数的历史值；
根据所述边界参数的历史值划分工况，并从获取的所述输入参数的历史值和所述输出参数的历史值中分别提取与各所述工况对应的所述输入参数的历史值、所述输出参数的历史值；
分别利用神经网络对各所述工况对应的所述输入参数的历史值、所述输出参数的历史值进行训练，得到各所述工况对应的煤质参数模型。
5.根据权利要求4所述的火电厂入炉煤质信息确定方法，其特征在于，在获取所述火电厂边界参数的历史值、所述输入参数的历史值和所述输出参数的历史值之后，还包括：
对获取到的所述火电厂边界参数的历史值、所述输入参数的历史值和所述输出参数的历史值进行数据清洗。
6.一种火电厂入炉煤质信息确定装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取火电机组运行参数的当前值、各煤质参数的当前值，根据各所述煤质参数的当前值及所述运行参数的当前值对应确定各所述煤质参数的取值范围；
第一确定模块，用于根据所述运行参数的当前值、各所述煤质参数的取值范围，确定预先构建的煤质参数模型输出参数取值最小时对应的各所述煤质参数的取值；其中，所述煤质参数模型的输入参数包括所述运行参数及各所述煤质参数，所述输出参数包括炉膛水平烟道烟温平均值和/或SCR入口NOX浓度的平均值；
第二确定模块，用于将确定出的各所述煤质参数的取值作为入炉煤质信息。
7.根据权利要求6所述的火电厂入炉煤质信息确定装置，其特征在于，还包括：
第二获取模块，用于在获取火电机组运行参数的当前值、各煤质参数的当前值时，获取所述火电机组边界参数的当前值，根据所述边界参数的当前值确定所述火电机组的当前工况；
选取模块，用于从预先构建且与各工况一一对应的煤质参数模型中选取与所述当前工况对应的煤质参数模型；
相应地，所述第一确定模块包括：
第一确定单元，用于确定与所述当前工况对应的煤质参数模型输出参数取值最小时对应的各所述煤质参数的取值。
8.根据权利要求7所述的火电厂入炉煤质信息确定装置，其特征在于，所述第一确定单元包括：
确定子单元，用于利用寻优算法确定与所述当前工况对应的煤质参数模型输出参数取值最小时对应的各所述煤质参数的取值。
9.一种火电厂入炉煤质信息确定设备，其特征在于，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述的火电厂入炉煤质信息确定方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述的火电厂入炉煤质信息确定方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011398150.4A CN112686422B (zh) | 2020-12-03 | 2020-12-03 | 一种火电厂入炉煤质信息确定方法、装置、设备及介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011398150.4A CN112686422B (zh) | 2020-12-03 | 2020-12-03 | 一种火电厂入炉煤质信息确定方法、装置、设备及介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112686422A true CN112686422A (zh) | 2021-04-20 |
| CN112686422B CN112686422B (zh) | 2023-04-18 |
Family
ID=75445819
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202011398150.4A Active CN112686422B (zh) | 2020-12-03 | 2020-12-03 | 一种火电厂入炉煤质信息确定方法、装置、设备及介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112686422B (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113533622A (zh) * | 2021-07-19 | 2021-10-22 | 华能国际电力股份有限公司上海石洞口第二电厂 | 一种基于神经网络的磨煤机煤质预测方法 |
| CN116777537A (zh) * | 2023-05-26 | 2023-09-19 | 华能国际电力股份有限公司上海石洞口第二电厂 | 基于煤质特性的度电燃煤成本计算及配煤优化方法及系统 |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101799848A (zh) * | 2010-03-09 | 2010-08-11 | 江西省电力科学研究院 | 一种火电机组锅炉能损分析参数应达值获取方法 |
| CN109886471A (zh) * | 2019-01-22 | 2019-06-14 | 中国大唐集团科学技术研究院有限公司火力发电技术研究院 | 基于神经网络与智能优化算法的火电机组负荷分配方法 |
| CN110764468A (zh) * | 2018-07-26 | 2020-02-07 | 国家能源投资集团有限责任公司 | 一种确定火电机组运行参数基准值的方法及装置 |
| CN110837226A (zh) * | 2019-12-26 | 2020-02-25 | 华润电力技术研究院有限公司 | 基于智能优化算法的火电机组操作寻优方法及相关装置 |
| CN110986084A (zh) * | 2019-12-25 | 2020-04-10 | 华润电力技术研究院有限公司 | 一种煤粉锅炉的配风控制方法、系统及相关设备 |
| CN111311023A (zh) * | 2020-03-13 | 2020-06-19 | 华润电力技术研究院有限公司 | 一种配煤掺烧方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
| CN111596548A (zh) * | 2020-05-29 | 2020-08-28 | 华润电力技术研究院有限公司 | 一种锅炉二次风调控方法、装置、设备及介质 |
| CN111754093A (zh) * | 2020-06-11 | 2020-10-09 | 浙江浙能技术研究院有限公司 | 一种基于煤质预测和pso-svm的飞灰含碳量预测方法 |
| CN111829003A (zh) * | 2020-06-22 | 2020-10-27 | 嘉兴汇智诚电子科技有限公司 | 一种电厂燃烧控制系统及控制方法 |
-
2020
- 2020-12-03 CN CN202011398150.4A patent/CN112686422B/zh active Active
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101799848A (zh) * | 2010-03-09 | 2010-08-11 | 江西省电力科学研究院 | 一种火电机组锅炉能损分析参数应达值获取方法 |
| CN110764468A (zh) * | 2018-07-26 | 2020-02-07 | 国家能源投资集团有限责任公司 | 一种确定火电机组运行参数基准值的方法及装置 |
| CN109886471A (zh) * | 2019-01-22 | 2019-06-14 | 中国大唐集团科学技术研究院有限公司火力发电技术研究院 | 基于神经网络与智能优化算法的火电机组负荷分配方法 |
| CN110986084A (zh) * | 2019-12-25 | 2020-04-10 | 华润电力技术研究院有限公司 | 一种煤粉锅炉的配风控制方法、系统及相关设备 |
| CN110837226A (zh) * | 2019-12-26 | 2020-02-25 | 华润电力技术研究院有限公司 | 基于智能优化算法的火电机组操作寻优方法及相关装置 |
| CN111311023A (zh) * | 2020-03-13 | 2020-06-19 | 华润电力技术研究院有限公司 | 一种配煤掺烧方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
| CN111596548A (zh) * | 2020-05-29 | 2020-08-28 | 华润电力技术研究院有限公司 | 一种锅炉二次风调控方法、装置、设备及介质 |
| CN111754093A (zh) * | 2020-06-11 | 2020-10-09 | 浙江浙能技术研究院有限公司 | 一种基于煤质预测和pso-svm的飞灰含碳量预测方法 |
| CN111829003A (zh) * | 2020-06-22 | 2020-10-27 | 嘉兴汇智诚电子科技有限公司 | 一种电厂燃烧控制系统及控制方法 |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113533622A (zh) * | 2021-07-19 | 2021-10-22 | 华能国际电力股份有限公司上海石洞口第二电厂 | 一种基于神经网络的磨煤机煤质预测方法 |
| CN116777537A (zh) * | 2023-05-26 | 2023-09-19 | 华能国际电力股份有限公司上海石洞口第二电厂 | 基于煤质特性的度电燃煤成本计算及配煤优化方法及系统 |
| CN116777537B (zh) * | 2023-05-26 | 2024-04-12 | 华能国际电力股份有限公司上海石洞口第二电厂 | 基于煤质特性的度电燃煤成本计算及配煤优化方法及系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN112686422B (zh) | 2023-04-18 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN112686422B (zh) | 一种火电厂入炉煤质信息确定方法、装置、设备及介质 | |
| CN109165789B (zh) | 基于LSTM的锅炉NOx排放量预测模型的建模方法及装置 | |
| CN111596548B (zh) | 一种锅炉二次风调控方法、装置、设备及介质 | |
| CN110986084B (zh) | 一种煤粉锅炉的配风控制方法、系统及相关设备 | |
| CN101504152A (zh) | 成套设备的控制方法及控制装置 | |
| CN110263452B (zh) | 一种烟道内烟气时间分布特性分析方法、系统及脱硝系统 | |
| CN109426144B (zh) | 基于随机森林模型的电站锅炉烟气脱硝方法 | |
| CN104879750A (zh) | 一种用于循环流化床锅炉的燃烧优化设备、系统以及方法 | |
| CN111881120B (zh) | 一种锅炉智能运行优化方法 | |
| CN116307507B (zh) | 一种基于过热器壁温预测的多目标粒子群配煤方法 | |
| CN111445142B (zh) | 一种燃料掺烧评价方法、系统及装置 | |
| CN105160499A (zh) | 一种火力发电厂的燃料分析系统与方法 | |
| CN112101641A (zh) | 一种火电机组非常规调峰经济性提升方法 | |
| Mikulandrić et al. | Improvement of environmental aspects of thermal power plant operation by advanced control concepts | |
| CN116128136A (zh) | 一种基于LSO-CatBoost的燃煤电厂锅炉NOX排放预测方法 | |
| CN115451413A (zh) | 风量控制方法、装置、系统、存储介质和垃圾焚烧系统 | |
| CN112418664B (zh) | 一种基于粒子群算法的分仓组合掺烧方法及系统 | |
| CN114881207A (zh) | 基于lstm深度循环神经网络的蒸汽压力预测方法及装置 | |
| CN113578008A (zh) | 一种垃圾焚烧锅炉脱硝控制方法及系统 | |
| CN115527078A (zh) | 数据预测方法、装置、设备以及模型训练方法 | |
| Šulc et al. | Control for ecological improvement of small biomass boilers | |
| CN110991069A (zh) | 基于湿基氧的锅炉效率计算方法、存储介质及电子设备 | |
| CN117991639B (zh) | 基于机器学习的燃煤电厂多目标燃烧优化控制方法及装置 | |
| CN117455049A (zh) | 一种分磨掺烧运行方式下脱硫出口so2浓度预测的方法 | |
| CN116012035B (zh) | 一种碳排放量的评估方法、装置及系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| TR01 | Transfer of patent right | ||
| TR01 | Transfer of patent right |
Effective date of registration: 20240407 Address after: 518066 Room 201, building A, No. 1, Qian Wan Road, Qianhai Shenzhen Hong Kong cooperation zone, Shenzhen, Guangdong (Shenzhen Qianhai business secretary Co., Ltd.) Patentee after: Shenzhen goes out new knowledge property right management Co.,Ltd. Country or region after: China Address before: 523808 Room 308, unit 1, building 18, no.6, Libin Road, Songshanhu Park, Dongguan City, Guangdong Province Patentee before: CR POWER TECHNOLOGY INSTITUTE Co.,Ltd. Country or region before: China |