CN113591283B - 燃气锅炉的运行氧量调整方法、装置和计算机设备 - Google Patents

Abstract

本公开涉及能源技术领域，本公开的实施例公开了燃气锅炉的运行氧量调整方法、装置和计算机设备。该方法的一具体实施方式包括：采集燃气锅炉及其辅机系统的运行数据；将上述运行数据输入至预先训练的燃气锅炉最优运行氧量计算模型，得到输出量；基于上述运行数据和上述输出量，计算确定当前运行氧量下的单位供热综合能耗；基于上述单位供热综合能耗，确定目标运行氧量；基于上述目标运行氧量，调整上述燃气锅炉及其辅机系统的风机的运行频率。该实施方式以智能的调整方式代替人工干预过程，进而提高燃气锅炉的热效率，提高能源利用率，节省经济成本。

Description

燃气锅炉的运行氧量调整方法、装置和计算机设备

技术领域

本公开的实施例涉及能源技术领域，具体涉及燃气锅炉的运行氧量调整方法、装置和计算机设备。

背景技术

燃气锅炉的运行氧量指的是燃气锅炉运行时炉膛出口烟气的含氧量，运行氧量对燃气锅炉的热效率产生直接影响，即影响燃气锅炉的单位供热综合能耗。具体地，燃气锅炉运行氧量过低时，将会导致燃气无法充分燃烧，会产生大量无色的一氧化碳。一氧化碳为有毒气体，如果锅炉房建在地下室，通风性不好，一旦尾部烟道发生泄漏,就会带来锅炉房安全隐患；运行氧量过高时，将会导致燃气锅炉配备的风机鼓入过多的空气而浪费热量，不仅增加排烟热损失，还会增加电耗。

目前，燃气锅炉的运行氧量通常是由工作人员结合其工作经验对燃气锅炉的送风阀的开度进行调节，人工干预程度过高。不同燃气锅炉运行时可能燃烧具有不同特性(比如燃气热值)的燃气、且不同燃气锅炉的炉膛结构也可能各不相同，根据经验值调控燃气锅炉时，经常导致燃气锅炉的热效率较低。

发明内容

有鉴于此，本公开实施例提供了一种燃气锅炉的运行氧量调整方法、装置和计算机设备，以解决现有技术中无法通过调整运行氧量提高燃气锅炉热效率的问题。

本公开实施例的第一方面，提供了一种燃气锅炉的运行氧量调整方法，包括：采集燃气锅炉及其辅机系统的运行数据；将上述运行数据输入至预先训练的燃气锅炉最优运行氧量计算模型，得到输出量；基于上述运行数据和上述输出量，计算确定当前运行氧量下的单位供热综合能耗；基于上述单位供热综合能耗，确定目标运行氧量；基于上述目标运行氧量，调整上述燃气锅炉及其辅机系统的风机的运行频率。

本公开实施例的第二方面，提供了一种燃气锅炉的运行氧量调整装置，装置包括：采集单元，被配置成采集燃气锅炉及其辅机系统的运行数据；输出单元，被配置成将上述运行数据输入至预先训练的燃气锅炉最优运行氧量计算模型，得到输出量；计算单元，被配置成基于上述运行数据和上述输出量，计算确定当前运行氧量下的单位供热综合能耗；确定单元，被配置成基于上述单位供热综合能耗，确定目标运行氧量；调整单元，被配置成基于上述目标运行氧量，调整上述燃气锅炉及其辅机系统的风机的运行频率。

本公开实施例的第三方面，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并且可以在处理器上运行的计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。

本公开实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。

本公开的上述各个实施例中的一个实施例具有如下有益效果：首先，将采集到的燃气锅炉及其辅机系统的运行数据输入至预先训练的燃气锅炉最优运行氧量计算模型，得到输出量；然后，根据上述运行数据和输出量，计算确定当前运行氧量下的单位供热综合能耗；之后，根据上述单位供热综合能耗，确定目标运行氧量(最优运行氧量)；最后，根据目标运行氧量，调整上述燃气锅炉及其辅机系统的风机的运行频率。本公开的实施例提供的方法可以利用运行数据构建深度学习神经网络(燃气锅炉最优运行氧量计算模型)来得到输出量，然后对运行氧量进行实时的监测和精确度较高的计算调整，以智能的调整方式代替人工干预过程，进而提高燃气锅炉的热效率，提高能源利用率，节省经济成本。

附图说明

结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，元件和元素不一定按照比例绘制。

图1是本公开实施例的应用场景的场景示意图；

图2是本公开实施例提供的燃气锅炉的运行氧量调整方法的流程图；

图3是本公开实施例提供的燃气锅炉的运行氧量调整装置的框图；

图4是本公开实施例提供的计算机设备的示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本公开实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本公开。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本公开的描述。

下面将结合附图详细说明根据本公开实施例的一种燃气锅炉的运行氧量调整方法、装置和计算机设备。

图1是根据本公开一些实施例的燃气锅炉的运行氧量调整方法的一个应用场景的示意图。

在图1的应用场景中，首先，计算设备101可以采集燃气锅炉及其辅机系统的运行数据102。然后，计算设备101可以将上述运行数据102输入至预先训练的燃气锅炉最优运行氧量计算模型103，得到输出量104。再然后，计算设备101可以基于上述运行数据102和上述输出量104，计算确定当前运行氧量下的单位供热综合能耗105。之后，计算设备101可以基于上述单位供热综合能耗105，确定目标运行氧量106。最后，计算设备101可以基于上述目标运行氧量106，调整上述燃气锅炉及其辅机系统的风机的运行频率，如附图标记107所示。

需要说明的是，上述计算设备101可以是硬件，也可以是软件。当计算设备为硬件时，可以实现成多个服务器或终端设备组成的分布式集群，也可以实现成单个服务器或单个终端设备。当计算设备体现为软件时，可以安装在上述所列举的硬件设备中。其可以实现成例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

应该理解，图1中的计算设备的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的计算设备。

图2是本公开实施例提供的燃气锅炉的运行氧量调整方法的流程图。图2的燃气锅炉的运行氧量调整方法可以由图1的计算设备101执行。如图2所示，该燃气锅炉的运行氧量调整方法，包括以下步骤：

步骤S201，采集燃气锅炉及其辅机系统的运行数据。

在一些实施例中，燃气锅炉的运行氧量调整方法(如图1所示的计算设备101)可以通过安装于上述燃气锅炉及其辅机系统的至少一个传感器节点采集上述运行数据。这里，运行数据至少包括：锅炉负荷、蒸汽参数、燃气热值、燃气总量、总送风量、给水参数和总给水量。

上文陈述的燃气热值可以是燃气锅炉在一个设定时长内运行时所消耗的燃气的热值。上述燃气总量可以是燃气锅炉在该设定时长内运行时所消耗的燃气的总量。上述总送风量可以是燃气锅炉在该设定时长内运行时通过风机或其他设备鼓入的空气的总量。上述蒸汽参数可以是燃气锅炉在该设定时长内运行时出口工质的压力温度等物性参数。上述给水参数可以是燃气锅炉在该设定时长内运行时进口工质的压力温度等物性参数。上述给水流量可以是燃气锅炉在该设定时长内运行时进口工质流量。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体可以通过如下步骤采集上述运行数据：

第一步，上述执行主体可以选取至少两个负荷率。作为示例，这里的选取可以是随机选取。作为示例，上述至少两个负荷率可以是以下负荷率中任意几项：35％额定负荷、50％额定负荷、75％额定负荷和100％额定负荷。

第二步，上述执行主体可以采集上述燃气锅炉及其辅机系统以上述至少两个负荷率中每个负荷率分别运行至少一个预设时间段的工况数据，得到工况数据集合。作为示例，上述预设时间段可以是预设的单位时长，例如，一小时或十小时。上述工况数据至少包括锅炉负荷。

第三步，上述执行主体可以获取与本次采集相邻次采集的历史运行数据。历史运行数据至少包括锅炉负荷。

第四步，响应于确定上述工况数据集合中的锅炉负荷和上述历史运行数据中的锅炉负荷满足预设负荷要求，上述执行主体可以对上述工况数据集合中的工况数据进行优化，得到优化后的工况数据集合。这里，预设负荷要求可以是本次上述工况数据集合中的锅炉负荷和上述历史运行数据中的锅炉负荷的差值的绝对值小于预设阈值。作为示例，可以设定时间间隔(比如，5分钟)周期性采集燃气锅炉的运行数据，计算第k+1时刻采集的运行数据中包括的锅炉负荷与第k时刻采集的运行数据中包括的锅炉负荷之间的差值，如果计算的差值小于预设阈值，上述执行主体可以将第k+1时刻采集的运行数据的锅炉负荷和第k时刻的锅炉负荷满足上述预设负荷要求。

需要说明的是，在上述执行主体对上述工况数据集合进行优化前，上述工况数据集合中各个工况数据中分别携带的机组负荷应当与燃气锅炉在当前时刻下的锅炉负荷保持一致。作为示例，可首先调控燃气锅炉以40％的负荷率持续运行，通过若干个传感器节点和/或若干个表计以设定时间间隔周期性采集燃气锅炉在每一个时间间隔内分别对应的工况数据，直到采集的各个工况数据的当前达到设定数量(设定数量可以为100，当然也可根据实际业务需求将设定数量确定为其它数值)时停止采集并调控然后锅炉以其他的负荷率运行。

第五步，上述执行主体可以将上述优化后的工况数据集合确定为上述运行数据。

步骤S202，将上述运行数据输入至预先训练的燃气锅炉最优运行氧量计算模型，得到输出量。

在一些实施例中，上述执行主体可以将上述运行数据输入至预先训练的燃气锅炉最优运行氧量计算模型，得到输出量。这里，上述输出量至少包括烟气氧量、水泵运行电流、风机运行电流。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述燃气锅炉最优运行氧量计算模型是根据以下步骤训练得到的：

第一步，基于预设调整方式，上述执行主体可以对上述燃气锅炉及辅机系统的运行氧量进行至少一次调整。这里，上述预设调整方式可以是对燃气的燃气品质进行调整的调整方式，也可以是对上述燃气锅炉的负荷进行调整的调整方式。

第二步，上述执行主体可以测量上述燃气锅炉及其辅机系统在上述至少一次调整中每次调整后的烟气氧量、水泵运行电流、风机运行电流以及上述燃气锅炉及其辅机系统的运行参数，得到燃气锅炉调整数据集合。

第三步，上述执行主体可以基于上述燃气锅炉调整数据集合，建立训练样本集。

第四步，上述执行主体可以基于上述训练样本集，采用预设算法，训练得到上述燃气锅炉最优运行氧量计算模型。这里，上述预设算法可以是(Support Vector Machine，SVM)支持向量机算法。支持向量机算法在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器/模型学习问题中。在上述燃气锅炉最优运行氧量计算模型的训练过中，支持向量机算法是与相关的学习算法有关的监督学习模型采用的算法，可以分析数据，识别模式，用于分类和回归分析。基于支持向量机算法对参数寻优属于本领域的常用技术手段，这里不再赘述。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，燃气锅炉最优运行氧量计算模型利用支持向量机算法求解目标函数的最优解时包括以下步骤：

第一步，确定支持向量机算法的相关参数，相关参数至少包括种群规模、最大迭代次数、变异率及交叉率。

第二步，根据种群规模从各个待优化参数选择一定数量的待优化参数形成初始种群。作为示例，可设置相关参数包括种群规模为20，那么，可以从确定的各个待优化参数中以随机采样的方式或者其他方式选择20个待优化参数，对选择的20个待优化参数进行二进制处理，即可利用二进制形式的各个待优化组成初始种群。

第三步，将初始种群中的各个二进制形式的待优化参数分别代入目标函数中，得到燃气锅炉根据分别根据各个待优化参数运行时上述单位供热综合能耗，根据各个待优化参数分别对应的能耗、变异率及交叉率，对初始种群中的二进制形式的各个待优化参数进行交叉变异，并利用进行交叉变异后得到的各个完成编码处理的各个待优化参数形成新的初始种群。

第四步，确定是否达到终止条件。其中，响应于确定达到终止条件，选取初始种群中对应能耗最小的二进制编码形式的待优化参数作为最优解，针对被选取为最优解的二进制编码形式的最优解进行解码处理以得到目标运行氧量(最优运行氧量)。响应于确定没有达到终止条件，继续执行第三步至达到终止条件。这里，终止条件可以是初始种群的次数达到最大迭代次数。

步骤S203，基于上述运行数据和上述输出量，计算确定当前运行氧量下的单位供热综合能耗。

在一些实施例中，上述执行主体可以基于上述运行数据和上述输出量，通过如下步骤计算确定当前运行氧量下的单位供热综合能耗：

第一步，基于上述运行数据，上述执行主体可以计算上述燃气锅炉及其辅机系统的燃料消耗和水耗。这里，运行数据至少包括通过安装于上述燃气锅炉及其辅机系统的在线燃气表和水表得到的燃料消耗和水耗。

第二步，上述执行主体可以获取上述燃气锅炉及其辅机系统的风机相关信息。这里，上述风机相关信息至少包括风机电压和风机的功率因数。

第三步，基于上述输出量中的风机运行电流和上述风机相关信息，上述执行主体可以计算风机电耗。

第四步，上述执行主体可以获取上述燃气锅炉及其辅机系统的水泵相关信息。这里，上述水泵相关信息至少包括水泵电压和水泵的功率因数。

第五步，基于上述输出量中的水泵运行电流和上述水泵相关信息，上述执行主体可以计算水泵电耗。

作为示例，上述执行主体可以通过如下公式计算得到风机电耗/水泵电耗：

Pm＝1.732×Xm×Um×Im，

其中，Pm用于表征风机/水泵电耗；

Xm用于表征风机/水泵的功率因数；

Um用于表征风机/水泵电压；

Im用于表征风机/水泵运行电流。

第六步，基于上述运行数据，上述执行主体可以计算上述燃气锅炉及其辅机系统的锅炉评定周期内的输出热量。这里，运行数据至少包括安装于上述燃气锅炉及其辅机系统的蒸汽流量表计量流量，通过压力表和温度表计算蒸汽焓值，蒸汽焓值乘以流量得到上述输出热量。

第七步，上述执行主体可以对上述燃料消耗、上述水耗、上述风机电耗和上述水泵电耗进行煤耗折算，得到至少一个折算值。这里，煤耗折算可以是利用使用煤的系数，计算与上述燃料消耗、水耗、电耗(风机电耗和水泵电耗)带来能量相同的使用煤的消耗量的计算方式。作为电耗折算煤耗的示例，上述执行主体可以先获取折算使用煤系数。然后，上述执行主体可以将上述折算使用煤系数与电耗相乘，得到风机电耗和水泵电耗折算后的煤耗。

第八步，上述执行主体可以对上述至少一个折算值进行求和，得到总煤耗。

第九步，基于上述总煤耗和上述输出热量，上述执行主体可以计算得到以煤耗表征的单位供热综合能耗。作为示例，上述执行主体可以对上述总煤耗和上述输出热量进行求比，得到求比结果作为上述单位供热综合能耗。

步骤S204，基于上述单位供热综合能耗，确定目标运行氧量。

在一些实施例中，上述执行主体首先可以进行至少预设数目次(例如，5次)调整上述燃气锅炉及其辅机系统的运行氧量，计算得到上述预设数目个新的单位供热综合能耗，组成单位供热综合能耗序列。然后，上述执行主体可以从上述单位供热综合能耗中选择出目标单位供热综合能耗。作为示例，上述执行主体可以选择上述单位供热综合能耗序列中数值最小的单位供热综合能耗作为目标单位供热综合能耗。之后，上述执行主体可以将目标单位供热综合能耗对应的运行氧量确定为上述目标运行氧量。

作为示例，上述至少预设数目次调整运行氧量可以表现为如下调整：

第一步，上述执行主体可以在当前风机的运行频率的基础上加一个负向增量，采集上述燃气锅炉及其辅机系统的运行数据，得到上述燃气锅炉最优运行氧量计算模型的输出量，然后计算新的单位供热综合能耗。

第二步，将新的单位供热综合能耗与前一个运行氧量下的单位供热综合能耗相比较。若比较结果表征单位综合能耗下降，上述执行主体继续在风机的运行频率的基础上加负向增量至比较结果表征单位供热综合能耗上升时计算停止。然后，将计算停止时前一个单位供热综合能耗对应的运行氧量确定为目标运行氧量。若比较结果表征单位综合能耗上升，上述执行主体在当前的风机的运行频率的基础上加一个正向增量，重新计算单位供热综合能耗，至比较结果表征单位供热综合能耗上升时计算停止。然后，将计算停止时前一个单位供热综合能耗对应的运行氧量确定为目标运行氧量。

步骤S205，基于上述目标运行氧量，调整上述燃气锅炉及其辅机系统的风机的运行频率。

在一些实施例中，上述执行主体可以获取上述目标运行氧量对应的风机运行频率。然后，上述执行主体可以调整上述燃气锅炉及其辅机系统的风机的运行频率至上述目标运行氧量对应的风机运行频率。

本公开的上述各个实施例中的一个实施例具有如下有益效果：首先，将采集到的燃气锅炉及其辅机系统的运行数据输入至预先训练的燃气锅炉最优运行氧量计算模型，得到输出量；然后，根据上述运行数据和输出量，计算确定当前运行氧量下的单位供热综合能耗；之后，根据上述单位供热综合能耗，确定目标运行氧量(最优运行氧量)；最后，根据目标运行氧量，调整上述燃气锅炉及其辅机系统的风机的运行频率。本公开的实施例提供的方法可以利用运行数据构建深度学习神经网络(燃气锅炉最优运行氧量计算模型)来得到输出量，然后对运行氧量进行实时的监测和精确度较高的计算调整，以智能的调整方式代替人工干预过程，进而提高燃气锅炉的热效率，提高能源利用率，节省经济成本。

下述为本公开装置实施例，可以用于执行本公开方法实施例。对于本公开装置实施例中未披露的细节，请参照本公开方法实施例。

图3是本公开实施例提供的燃气锅炉的运行氧量调整装置的示意图。如图3所示，该燃气锅炉的运行氧量调整装置包括：

采集单元301，被配置成采集燃气锅炉及其辅机系统的运行数据；

输出单元302，被配置成将上述运行数据输入至预先训练的燃气锅炉最优运行氧量计算模型，得到输出量；

计算单元303，被配置成基于上述运行数据和上述输出量，计算确定当前运行氧量下的单位供热综合能耗；

确定单元304，被配置成基于上述单位供热综合能耗，确定目标运行氧量；

调整单元305，被配置成基于上述目标运行氧量，调整上述燃气锅炉及其辅机系统的风机的运行频率。

在一些实施例中，燃气锅炉的运行氧量调整装置的采集单元301被进一步配置成：选取至少两个负荷率；采集上述燃气锅炉及其辅机系统以上述至少两个负荷率中每个负荷率分别运行至少一个预设时间段的工况数据，得到工况数据集合，其中，上述工况数据至少包括锅炉负荷；获取与本次采集相邻次采集的历史运行数据，其中，上述历史运行数据至少包括锅炉负荷；响应于确定上述工况数据集合中的锅炉负荷和上述历史运行数据中的锅炉负荷满足预设负荷要求，对上述工况数据集合中的工况数据进行优化，得到优化后的工况数据集合；将上述优化后的工况数据集合确定为上述运行数据。

在一些实施例中，上述燃气锅炉最优运行氧量计算模型是根据以下步骤训练得到的：基于预设调整方式，对上述燃气锅炉及其辅机系统的运行氧量进行至少一次调整；测量上述燃气锅炉及其辅机系统在上述至少一次调整中每次调整后的烟气氧量、水泵运行电流、风机运行电流以及上述燃气锅炉及其辅机系统的运行参数，得到燃气锅炉调整数据集合；基于上述燃气锅炉调整数据集合，建立训练样本集；基于上述训练样本集，采用预设算法，训练得到上述燃气锅炉最优运行氧量计算模型。

在一些实施例中，上述运行数据至少包括：蒸汽参数、燃气热值、燃气总量、总送风量、给水参数和总给水量；上述输出量至少包括：烟气氧量、水泵运行电流和风机运行电流。

在一些实施例中，燃气锅炉的运行氧量调整装置的计算单元303被进一步配置成：基于上述运行数据，计算上述燃气锅炉及其辅机系统的燃料消耗和水耗；获取上述燃气锅炉及其辅机系统的风机相关信息，其中，上述风机相关信息至少包括风机电压和风机的功率因数；基于上述输出量中的风机运行电流和上述风机相关信息，计算风机电耗；获取上述燃气锅炉及其辅机系统的水泵相关信息，其中，上述水泵相关信息至少包括水泵电压和水泵的功率因数；基于上述输出量中的水泵运行电流和上述水泵相关信息，计算水泵电耗；基于上述运行数据，计算上述燃气锅炉及其辅机系统的锅炉评定周期内的输出热量；对上述燃料消耗、上述水耗、上述风机电耗和上述水泵电耗进行煤耗折算，得到至少一个折算值；对上述至少一个折算值进行求和，得到总煤耗；基于上述总煤耗和上述输出热量，计算得到以煤耗表征的上述单位供热综合能耗。

在一些实施例中，燃气锅炉的运行氧量调整装置的确定单元304被进一步配置成：至少预设数目次调整运行氧量，计算得到上述预设数目个新的单位供热综合能耗，组成单位供热综合能耗序列；基于上述单位供热综合能耗，从上述单位供热综合能耗序列中选择单位供热综合能耗作为目标单位供热综合能耗；将上述目标单位供热综合能耗对应的运行氧量确定为上述目标运行氧量。

在一些实施例中，燃气锅炉的运行氧量调整装置的调整单元305被进一步配置成：基于上述目标运行氧量，获取上述目标运行氧量对应的风机运行频率；调整上述燃气锅炉及其辅机系统的风机的运行频率至上述目标运行氧量对应的风机运行频率。

可以理解的是，该装置300中记载的诸单元与参考图2描述的方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作、特征以及产生的有益效果同样适用于装置300及其中包含的单元，在此不再赘述。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本公开实施例的实施过程构成任何限定。

图4是本公开实施例提供的计算机设备4的示意图。如图4所示，该实施例的计算机设备4包括：处理器401、存储器402以及存储在该存储器402中并且可以在处理器401上运行的计算机程序403。处理器401执行计算机程序403时实现上述各个方法实施例中的步骤。或者，处理器401执行计算机程序403时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能。

示例性地，计算机程序403可以被分割成一个或多个模块/单元，一个或多个模块/单元被存储在存储器402中，并由处理器401执行，以完成本公开。一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述计算机程序403在计算机设备4中的执行过程。

计算机设备4可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算机设备。计算机设备4可以包括但不仅限于处理器401和存储器402。本领域技术人员可以理解，图4仅仅是计算机设备4的示例，并不构成对计算机设备4的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如，计算机设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

处理器401可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，也可以是其它通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

存储器402可以是计算机设备4的内部存储单元，例如，计算机设备4的硬盘或内存。存储器402也可以是计算机设备4的外部存储设备，例如，计算机设备4上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，存储器402还可以既包括计算机设备4的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器402用于存储计算机程序以及计算机设备所需的其它程序和数据。存储器402还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本公开的范围。

在本公开所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/计算机设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/计算机设备实施例仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本公开各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。基于这样的理解，本公开实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，计算机程序可以存储在计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可以实现上述各个方法实施例的步骤。计算机程序可以包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如，在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。

以上实施例仅用以说明本公开的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本公开进行了详细的说明，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公开各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本公开的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种燃气锅炉的运行氧量调整方法，其特征在于，包括：

采集燃气锅炉及其辅机系统的运行数据；

将所述运行数据输入至预先训练的燃气锅炉最优运行氧量计算模型，得到输出量；

基于所述运行数据和所述输出量，计算确定当前运行氧量下的单位供热综合能耗；

基于所述单位供热综合能耗，确定目标运行氧量；

基于所述目标运行氧量，调整所述燃气锅炉及其辅机系统的风机的运行频率；

所述基于所述运行数据和所述输出量，计算确定当前运行氧量下的单位供热综合能耗，包括：

基于所述运行数据，计算所述燃气锅炉及其辅机系统的燃料消耗和水耗；

获取所述燃气锅炉及其辅机系统的风机相关信息，其中，所述风机相关信息至少包括风机电压和风机的功率因数；

基于所述输出量中的风机运行电流和所述风机相关信息，计算风机电耗；

获取所述燃气锅炉及其辅机系统的水泵相关信息，其中，所述水泵相关信息至少包括水泵电压和水泵的功率因数；

基于所述输出量中的水泵运行电流和所述水泵相关信息，计算水泵电耗；

基于所述运行数据，计算所述燃气锅炉及其辅机系统的锅炉评定周期内的输出热量；

对所述燃料消耗、所述水耗、所述风机电耗和所述水泵电耗进行煤耗折算，得到至少一个折算值；

对所述至少一个折算值进行求和，得到总煤耗；

基于所述总煤耗和所述输出热量，计算得到以煤耗表征的所述单位供热综合能耗。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集燃气锅炉及其辅机系统的运行数据，包括：

选取至少两个负荷率；

采集所述燃气锅炉及其辅机系统以所述至少两个负荷率中每个负荷率分别运行至少一个预设时间段的工况数据，得到工况数据集合，其中，所述工况数据至少包括锅炉负荷；

获取与本次采集相邻次采集的历史运行数据，其中，所述历史运行数据至少包括锅炉负荷；

响应于确定所述工况数据集合中的锅炉负荷和所述历史运行数据中的锅炉负荷满足预设负荷要求，对所述工况数据集合中的工况数据进行优化，得到优化后的工况数据集合；

将所述优化后的工况数据集合确定为所述运行数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述燃气锅炉最优运行氧量计算模型是根据以下步骤训练得到的：

基于预设调整方式，对所述燃气锅炉及其辅机系统的运行氧量进行至少一次调整；

测量所述燃气锅炉及其辅机系统在所述至少一次调整中每次调整后的烟气氧量、水泵运行电流、风机运行电流以及所述燃气锅炉及其辅机系统的运行参数，得到燃气锅炉调整数据集合；

基于所述燃气锅炉调整数据集合，建立训练样本集；

基于所述训练样本集，采用预设算法，训练得到所述燃气锅炉最优运行氧量计算模型。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述运行数据至少包括：蒸汽参数、燃气热值、燃气总量、总送风量、给水参数和总给水量；所述输出量至少包括：烟气氧量、水泵运行电流和风机运行电流。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述单位供热综合能耗，确定目标运行氧量，包括：

至少预设数目次调整运行氧量，计算得到所述预设数目个新的单位供热综合能耗，组成单位供热综合能耗序列；

基于所述单位供热综合能耗，从所述单位供热综合能耗序列中选择单位供热综合能耗作为目标单位供热综合能耗；

将所述目标单位供热综合能耗对应的运行氧量确定为所述目标运行氧量。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标运行氧量，调整所述燃气锅炉及其辅机系统的风机的运行频率，包括：

基于所述目标运行氧量，获取所述目标运行氧量对应的风机运行频率；

调整所述燃气锅炉及其辅机系统的风机的运行频率至所述目标运行氧量对应的风机运行频率。

7.一种燃气锅炉的运行氧量调整装置，其特征在于，包括：

采集单元，被配置成采集燃气锅炉及其辅机系统的运行数据；

输出单元，被配置成将所述运行数据输入至预先训练的燃气锅炉最优运行氧量计算模型，得到输出量；

计算单元，被配置成基于所述运行数据和所述输出量，计算确定当前运行氧量下的单位供热综合能耗；

确定单元，被配置成基于所述单位供热综合能耗，确定目标运行氧量；

调整单元，被配置成基于所述目标运行氧量，调整所述燃气锅炉及其辅机系统的风机的运行频率；

所述计算单元被进一步配置成：基于所述运行数据，计算所述燃气锅炉及其辅机系统的燃料消耗和水耗；获取所述燃气锅炉及其辅机系统的风机相关信息，其中，所述风机相关信息至少包括风机电压和风机的功率因数；基于所述输出量中的风机运行电流和所述风机相关信息，计算风机电耗；获取所述燃气锅炉及其辅机系统的水泵相关信息，其中，所述水泵相关信息至少包括水泵电压和水泵的功率因数；基于所述输出量中的水泵运行电流和所述水泵相关信息，计算水泵电耗；基于所述运行数据，计算所述燃气锅炉及其辅机系统的锅炉评定周期内的输出热量；对所述燃料消耗、所述水耗、所述风机电耗和所述水泵电耗进行煤耗折算，得到至少一个折算值；对所述至少一个折算值进行求和，得到总煤耗；基于所述总煤耗和所述输出热量，计算得到以煤耗表征的所述单位供热综合能耗。

8.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并且可以在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，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至6中任一项所述方法的步骤。