CN113391615A - 一种概率统计的变时间脉冲算法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种概率统计的变时间脉冲算法是对基于概率统计的停磨预判锅炉主控优化方法中的脉冲时间功能块进行优化计算，一种概率统计的变时间脉冲算法通过大数据采集分类、概率统计思想综合计算停磨预判锅炉主控前馈逻辑中变时间参数脉冲功能块的最优脉冲时间，从根本上保证前馈量值作用的量值效果，避免由于系统工况改变导致前馈量值作用效果与系统需求存在偏差。

Description

一种概率统计的变时间脉冲算法

技术领域

本发明属于锅炉控制技术领域，涉及一种概率统计的变时间脉冲算法。

背景技术

在火电机组负荷频繁变化过程中，当电网侧AGC指令要求火电机组减负荷时，随着机组负荷的降低，当机组负荷降低到需要停运磨组的工况时，首先该磨组的给煤机给煤率从当前给煤率以一定速率进行阶跃式递减，当给煤机给煤率降低到磨组停运缓冲给煤率后将保持在磨组停运缓冲给煤率工况下继续运行1min左右后给煤机给煤率再降至0t/h，随后给煤机停运。给煤机停止运行后，磨煤机、磨煤机热一次风门延迟2min左右后停止和关闭，保证磨煤机内部惯性缓存的煤粉全部吹入炉膛，防止下次磨组启动时由于积煤导致爆燃事故的发生，但磨煤机内部惯性缓存的煤粉进入炉膛燃烧后就直接导致主蒸汽压力在降负荷过程中升高甚至超过主蒸汽压力的安全值，甚至超过主蒸汽压力安全值，对机组的安全、稳定运行造成严重影响。

概率统计的停磨预判锅炉主控前馈研究运行人员停磨过程及规律，抽象概率统计的停磨预判锅炉主控前馈，结合主蒸汽压力偏差变化实时、动态调整概率统计的停磨预判锅炉主控前馈的幅值大小、回零时刻、回零速率，综合调节减负荷停磨过程中主蒸汽压力变化。

概率统计的停磨预判锅炉主控前馈优化方法中，脉冲时间的设定对优化效果起着至关重要的作用，一种概率统计的变时间脉冲算法系统通过大数据采集、数据分类、概率统计的思想综合计算概率统计的停磨预判锅炉主控前馈中脉冲功能块的最优脉冲时间，从根本上保证前馈量值作用的量值效果，避免由于系统工况改变导致前馈量值作用效果达不到系统实际需求的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种概率统计的变时间脉冲算法，解决了现有技术中存在的避免由于系统工况改变导致前馈量值作用效果达不到系统实际需求的问题。

本发明所采用的技术方案是，一种概率统计的变时间脉冲算法，具体按照以下步骤实施：

步骤1、数据采集：定义一周为一个周期，根据周期采集每一次前馈触发过程中脉冲时间值t_n，以及从前馈触发开始到前馈回零时间段内主蒸汽压力设定值与主蒸汽压力测量值偏差绝对值的最大值P_max；

步骤2、数据统计：统计一个周期内，所有每个等距区间段内各自的前馈触发次数δ_n；

步骤3、数据筛选及计算：根据δ_n与P_max求最优时间区间内脉冲时间的平均值T_均，即作为下一个周期的最优脉冲触发时间。

本发明的特点还在于：

采集每一次前馈触发过程中脉冲时间值t_n的具体按照以下步骤实施：

步骤a、将脉冲触发时间总区间划分为n个等距区间，等距区间间隔时间相同，得到n个每一次前馈触发后的脉冲时间值t_n；

步骤b、用集合将每一次前馈触发过程中脉冲时间值t_n表示。

步骤a的脉冲触发时间总区间为120s～180s，等距区间个数n为6，6个等距区间为t₁、t₂、t₃、t₄、t₅、t₆，等距区间间隔10s。

步骤b的集合为：

步骤3具体按照以下步骤实施：

步骤3.1、确定最优时间区间；

步骤3.2、标记最优时间区间内脉冲触发次数δ_n0，计算最优时间区间内所有触发脉冲时间总和t’_n，如式(2)所示：

步骤3.3、求最优时间区间内脉冲时间的平均值T_均，如式(3)所示：

T_均＝t’_n/δ_n0 (3)

对δ_n按照由大到小的顺序排序后，取δ_n最大且蒸汽压力设定值与主蒸汽压力测量值偏差绝对值的最大值P_max在|±0.3Mpa|以内的时间区间为最优时间区间。

本发明的有益效果是：

1、本发明对基于概率统计的停磨预判锅炉主控优化方法中的脉冲时间功能块进行优化计算。

2、本发明通过大数据采集、数据分类、概率统计的思想综合计算停磨预判锅炉主控前馈逻辑中脉冲功能块的最优脉冲时间，

3、本发明从根本上保证前馈量值作用的量值效果，避免由于系统工况改变导致前馈量值作用效果达不到系统实际需求的问题。

具体实施方式

下面结合具体实施方式对本发明进行详细说明。

实施例1

本发明一种概率统计的变时间脉冲算法，具体按照以下步骤实施：

步骤1、数据采集：定义一周为一个时间周期，在实施例1第一个周期前馈触发脉冲时间最小值t_min为121s、最大值t_max为178s，基于此划分脉冲触发时间总区间为120s～180s，并将该区间划分为6个等距区间t₁、t₂、t₃、t₄、t₅、t₆，每个区间时间间隔10s，用集合将每一次前馈触发过程中脉冲时间值t_n表示为式(1)：

步骤2、统计一个周期内，6个等距区间段内各脉冲触发成功的次数δ₁、δ₂、δ₃、δ₄、δ₅、δ₆。

步骤3.1、数据筛选及计算：对δ₁、δ₂、δ₃、δ₄、δ₅、δ₆按照由大到小的顺序排序后，取最大的δ_n且蒸汽压力设定值与主蒸汽压力测量值偏差绝对值的最大值P_max在|±0.3Mpa|以内的时间区间为最优时间区间。

步骤3.2、标记最优时间区间内脉冲触发次数δ_n0，计算最优时间区间内所有触发脉冲时间总和t’_n，如式(2)所示：

步骤3.3、求最优时间区间内脉冲时间的平均值T_均，如式(3)所示：

T_均＝t’_n/δ_n0 (3)

步骤4、数据返回：最优时间区间内脉冲时间的平均值T_均为当前周期内的最优脉冲时间，将时平均值T_均输入变时间脉冲块TP中，对时间参数进行动态优化。

步骤5、数据分析：对异常区间(脉冲触发时间次数小于等于3次或主蒸汽压力设定值与主蒸汽压力测量值偏差绝对值的最大值大于1.0MPa的区间)进行分析，为判断磨煤机和给煤机是否存在设备本体故障、运行人员操作是否得当、煤质是否剧烈动荡等异常工况点提供依据。

Claims (6)

1.一种概率统计的变时间脉冲算法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：

步骤1、数据采集：定义一周为一个周期，根据周期采集每一次前馈触发过程中脉冲时间值t_n，以及所述前馈触发起始到前馈回零时间段内主蒸汽压力偏差绝对值的最大值P_max；

步骤2、数据统计：统计一个周期内，所有等距区间段内的前馈触发成功的次数δ_n；

步骤3、数据筛选及计算：根据所述δ_n与P_max求最优时间区间内脉冲时间的平均值T_均，即作为下一个周期内的最优脉冲触发时间。

2.根据权利要求1所述的一种概率统计的变时间脉冲算法，其特征在于，采集每一次前馈触发过程中脉冲时间值t_n的具体按照以下步骤实施：

步骤a、将脉冲触发时间总区间划分为n个等距区间，所述等距区间间隔时间相同，得到n个每一次前馈触发后的脉冲时间值t_n；

步骤b、用集合将每一次前馈触发过程中脉冲时间值t_n表示。

3.根据权利要求2所述的一种概率统计的变时间脉冲算法，其特征在于，所述步骤a的脉冲触发时间总区间为120s～180s，等距区间个数N为6，6个所述等距区间为t₁、t₂、t₃、t₄、t₅、t₆，等距区间间隔10s。

4.根据权利要求3所述的一种概率统计的变时间脉冲算法，其特征在于，所述步骤b的集合为：

5.根据权利要求1所述的一种概率统计的变时间脉冲算法，其特征在于，所述步骤3具体按照以下步骤实施：

步骤3.1、确定最优时间区间；

步骤3.2、标记所述最优时间区间内脉冲触发次数δ_n0，计算最优时间区间内所有触发脉冲时间总和t′_n，如式(2)所示：

步骤3.3、求最优时间区间内脉冲时间的平均值T_均，如式(3)所示：

T_均＝t′_n/δ_n0 (3)

6.根据权利要求5所述的一种概率统计的变时间脉冲算法，其特征在于，对δ_n按照由大到小的顺序排序后，取最大的δ_n且蒸汽压力设定值与主蒸汽压力测量值偏差绝对值的最大值P_max在|±0.3Mpa|以内的时间区间为最优时间区间。