CN113761454A - 一种基于不确定度的垃圾热值测试系统及优化方法 - Google Patents

一种基于不确定度的垃圾热值测试系统及优化方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于不确定度的垃圾热值测试系统及优化方法，其可简易高效实现垃圾热值测试，极大降低了人力、设备成本；测试系统包括依次连接的数据采集模块、测试参数不确定度计算模块、影响率评价模块、控制优化模块；其中，数据采集模块，用于采集涉及垃圾热值计算的所有的参数；测试参数不确定度计算模块，用于对数据采集模块中的所有参数进行A类评定和B类评定，得到各参数的测量不确定度和合成不确定度；影响率评价模块，用于根据测试参数不确定度计算模块中的测量不确定度和合成不确定度，得到各参数的影响率；控制优化模块，与各参数对应的设备控制连接，用于根据各参数的影响率，对各参数对应的设备的数据采集方式实现优化。

Description

一种基于不确定度的垃圾热值测试系统及优化方法
技术领域
本发明涉及垃圾热值测试技术领域，具体为一种基于不确定度的垃圾热值测试系统及优化方法。
背景技术
入炉垃圾热值是影响垃圾焚烧发电机组燃烧稳定性的关键参数，入炉垃圾热值的变化对燃烧过程的稳定性具有巨大的影响。
垃圾热值一般采用量热计直接测定获得或通过经验公式分析法计算得出，但由于垃圾燃料成分剧烈波动，导致难以获取有代表性的入炉垃圾样品进行分析，且上述两种方法得到的垃圾热值通常与实际入炉垃圾热值存在较大偏差；而FDBR Guideline RL 7标准提供了利用能量平衡原理计算垃圾焚烧电站入炉垃圾热值的方法，依据该标准，通过布置一整套复杂的参数测试系统可以非常精确的计算得出入炉垃圾热值，但缺点是该参数测试系统非常复杂，人力、设备成本极高。
发明内容
针对上述问题，本发明提供了一种基于不确定度的垃圾热值测试系统及优化方法，其可简易高效实现垃圾热值测试，极大降低了人力、设备成本。
其技术方案是这样的：
一种基于不确定度的垃圾热值测试系统，其特征在于，其包括依次连接的数据采集模块、测试参数不确定度计算模块、影响率评价模块、控制优化模块；
其中，数据采集模块，用于采集涉及垃圾热值计算的所有的参数；
测试参数不确定度计算模块，用于对所述数据采集模块中的所有参数进行A类评定和B类评定，得到各参数的测量不确定度和合成不确定度；
影响率评价模块，用于根据所述测试参数不确定度计算模块中的测量不确定度和合成不确定度，得到各参数的影响率；
控制优化模块，与各参数对应的设备控制连接，用于根据各参数的影响率，对各参数对应的设备的数据采集方式实现优化。
进一步地，通过测试参数不确定度计算模块得到各参数的测量不确定度ui(y)和合成不确定度uc(y)，并根据测量不确定度ui(y)和合成不确定度uc(y)计算得到各参数的影响率
Figure BDA0003217660250000021
其中，ui(y)表示为第i个涉及垃圾热值计算的参数的测量不确定度；uc(y)为合成不确定度，测量不确定度ui(y)和合成不确定度uc(y)的关系为
Figure BDA0003217660250000022
N为参数的总个数；
进一步地，对所述数据采集方式实现的优化方式包括但不限于变换参数的测试频率、变换参数的测点数量、更换高精度测试仪表、变换测试时长、使用DCS运行表盘数据、使用初始测试数据平均值、使用生产运行报表固定数据；
进一步地，得到的各参数的影响率Pi，若0≤Pi≤M，优化后采集方式选用降低此类参数对应设备的测试频率、使用DCS运行表盘数据、使用初始测试数据平均值、生产运行报表固定数据中的一种或几种方式；
若M<Pi≤T，此类参数的数据采集方式不变；
若Pi>T，优化后采集方式选用增加此类参数对应设备的测试频率、延长测试时长、更换更高精度测试仪表、增加此参数对应设备的测点数量中的一种或几种方式；
其中，M为预设最小阈值，T为预设最大阈值，且0<M<T；
一种基于不确定度的垃圾热值测试优化方法，其特征在于，其包括以下优化步骤：
S1、通过数据采集模块采集涉及垃圾热值计算的所有的参数，各参数采集频率按照初始设定频率要求进行；
S2、对采集到的各参数均通过测试参数不确定度计算模块进行A类评定和B类评定，以得到各参数的测量不确定度ui(y)和合成不确定度uc(y)；
S3、通过影响率评价模块，根据
Figure BDA0003217660250000023
计算得到各参数的影响率Pi；
S4、在得到各参数的影响率Pi后，对各参数对应的设备的数据采集方式进行优化判定：
若0≤Pi≤1％，优化后采集方式选用降低此类参数对应设备的测试频率、使用DCS运行表盘数据、使用初始测试数据平均值、生产运行报表固定数据中的一种或几种方式；
若1％<Pi≤5％，此类参数的数据采集方式不变；
若Pi>5％，优化后采集方式选用增加此类参数对应设备的测试频率、延长测试时长、更换更高精度测试仪表、增加此参数对应设备的测点数量中的一种或几种方式；
其中，M为预设最小阈值，T为预设最大阈值，且0<M<T；
S5、根据各参数影响率Pi进行判定后的结果，完成测试系统的优化。
本发明的有益效果是，通过对采集到的各参数均通过测试参数不确定度计算模块进行A类评定和B类评定，得到各参数的测量不确定度和合成不确定度，随后通过影响率评价模块得到各参数的影响率，在对影响率进行评定后，根据判定结果进行数据采集方式的优化处理，从而形成简易、高效的测试系统和优化方法，以便于进行垃圾热值测试，且极大降低了人力、设备成本。
附图说明
图1是本发明的结构框图。
具体实施方式
在下文的描述中，给出了大量具体的细节以便提供对本发明更为彻底的理解。然而，对于本领域技术人员而言显而易见的是，本发明可以无需一个或多个这些细节而得以实施。在其他的例子中，为了避免与本发明发生混淆，对于本领域公知的一些技术特征未进行描述。
应当理解的是，本发明能够以不同形式实施，而不应当解释为局限于这里提出的实施例。相反地，提供这些实施例将使公开彻底和完全，并且将本发明的范围完全地传递给本领域技术人员。
在此使用的术语的目的仅在于描述具体实施例并且不作为本发明的限制。在此使用时，单数形式的“一”、“一个”和“所述/该”也意图包括复数形式，除非上下文清楚指出另外的方式。还应明白术语“组成”和/或“包括”，当在该说明书中使用时，确定所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或部件的存在，但不排除一个或更多其它的特征、整数、步骤、操作、元件、部件和/或组的存在或添加。在此使用时，术语“和/或”包括相关所列项目的任何及所有组合。
为了彻底理解本发明，将在下列的描述中提出详细的步骤以及详细的结构，以便阐释本发明提出的技术方案。本发明的较佳实施例详细描述如下，然而除了这些详细描述外，本发明还可以具有其他实施方式。
如图1所示，本发明一种基于不确定度的垃圾热值测试系统，其包括依次连接的数据采集模块、测试参数不确定度计算模块、影响率评价模块、控制优化模块；
其中，数据采集模块，用于采集涉及垃圾热值计算的所有的参数；
测试参数不确定度计算模块，用于对数据采集模块中的所有参数进行A类评定和B类评定，得到各参数的测量不确定度和合成不确定度；
影响率评价模块，用于根据测试参数不确定度计算模块中的测量不确定度和合成不确定度，得到各参数的影响率；
控制优化模块，与各参数对应的设备控制连接，用于根据各参数的影响率，对各参数对应的设备的数据采集方式实现优化；控制优化模块可采用现有工控机，以便于较好控制各参数对应的设备。
通过测试参数不确定度计算模块得到各参数的测量不确定度ui(y)和合成不确定度uc(y)，其中，ui(y)表示为第i个涉及垃圾热值计算的参数的测量不确定度；uc(y)为合成不确定度，测量不确定度ui(y)和合成不确定度uc(y)的关系为
Figure BDA0003217660250000041
N为参数的总个数；并根据测量不确定度ui(y)和合成不确定度uc(y)计算得到各参数的影响率
Figure BDA0003217660250000042
对数据采集方式实现的优化方式包括但不限于变换参数的测试频率、变换参数的测点数量、更换高精度测试仪表、变换测试时长、使用DCS运行表盘数据、使用初始测试数据平均值、使用生产运行报表固定数据。
得到的各参数的影响率Pi，若0≤Pi≤M，优化后采集方式选用：通过控制优化模块控制降低此类参数对应设备的测试频率、使用DCS运行表盘数据(也就是使用行业标准中的数据采集的参考数据库中的数据)、使用初始测试数据平均值、生产运行报表固定数据中的一种或几种方式；
若M<Pi≤T，此类参数的数据采集方式(如测试频率)不变；
若Pi>T，优化后采集方式选用：通过控制优化模块控制增加此类参数对应设备的测试频率、延长测试时长、更换更高精度测试仪表、增加此参数对应设备的测点数量中的一种或几种方式；
其中，M为预设最小阈值，T为预设最大阈值，且0<M<T。
一种基于不确定度的垃圾热值测试优化方法，其包括以下优化步骤：
S1、通过数据采集模块采集涉及垃圾热值计算的所有的参数，各参数采集频率按照初始设定频率要求进行；
S2、对采集到的各参数均通过测试参数不确定度计算模块进行A类评定和B类评定，以得到各参数的测量不确定度ui(y)和合成不确定度uc(y)；
S3、通过影响率评价模块，根据
Figure BDA0003217660250000051
计算得到各参数的影响率Pi；
S4、在得到各参数的影响率Pi后，对各参数对应的设备的数据采集方式进行优化判定：
若0≤Pi≤1％，优化后采集方式选用降低此类参数对应设备的测试频率、使用DCS运行表盘数据、使用初始测试数据平均值、生产运行报表固定数据中的一种或几种方式；
若1％<Pi≤5％，此类参数的数据采集方式(如测试频率)不变；
若Pi>5％，优化后采集方式选用增加此类参数对应设备的测试频率、延长测试时长、更换更高精度测试仪表、增加此参数对应设备的测点数量中的一种或几种方式；
其中，M为预设最小阈值，优选为1％，T为预设最大阈值，优选为5％；且0<M<T；
S5、根据各参数影响率Pi进行判定后的结果，完成测试系统的优化，并形成了一套简易、高效的测试系统。
根据上述实施例，进行某垃圾焚烧电站垃圾热值测试时，数据采集模块中包含采集37个测试参数，测试参数名称及测试方式、测试频率如表1所示，
表1测试参数、初始采集方式、影响率、优化后采集方式汇总表
Figure BDA0003217660250000052
Figure BDA0003217660250000061
Figure BDA0003217660250000071
通过测试参数不确定度计算模块完成对上述37个参数的A类评定及B类评定；
影响率评价模块完成对37个测试参数的影响率Pi，可以看出：Pi>5％的参数有4个，分别为燃料质量流量、省煤器出口烟气体积流量、炉渣热灼减率、过热蒸汽流量，针对此4个参数，分别如表1所示进行参数采集方式的优化；1％<Pi≤5％的参数有1个，为省煤器进口给水温度，优化方式不变；其他的32个参数，均进行了不同程度的简化，主要方式包括实测方式更换为使用DCS运行表盘数据、降低测试频率的方式等。
则在对37个参数进行不同程度的采集优化后，形成了简易高效的测试系统。通过初始测试系统及优化后的简易高效测试系统进行对比，初始测试系统得到的垃圾热值为8762.7kJ/kg，优化后的简易高效测试系统测试得到的垃圾热值为8760.1kJ/kg，相对偏差仅为0.1％，通过该测试系统对垃圾热值测试，与初始测试系统时相比，其测试精度变化不大；但通过对初始测试系统测试数据进行统计，测试数据总数量为66000个，优化后的简易高效测试系统测试数据总数量为5000个，总体工作量大幅降低，测试成本大大降低。
本发明已经通过上述实施例进行了说明，但应当理解的是，上述实施例只是用于举例和说明的目的，而非意在将本发明限制于所描述的实施例范围内。此外本领域技术人员可以理解的是，本发明并不局限于上述实施例，根据本发明的教导还可以做出更多种的变型和修改，这些变型和修改均落在本发明所要求保护的范围以内。本发明的保护范围由附属的权利要求书及其等效范围所界定。

Claims (5)

1.一种基于不确定度的垃圾热值测试系统，其特征在于，其包括依次连接的数据采集模块、测试参数不确定度计算模块、影响率评价模块、控制优化模块；
其中，数据采集模块，用于采集涉及垃圾热值计算的所有的参数；
测试参数不确定度计算模块，用于对所述数据采集模块中的所有参数进行A类评定和B类评定，得到各参数的测量不确定度和合成不确定度；
影响率评价模块，用于根据所述测试参数不确定度计算模块中的测量不确定度和合成不确定度，得到各参数的影响率；
控制优化模块，与各参数对应的设备控制连接，用于根据各参数的影响率，对各参数对应的设备的数据采集方式实现优化。
2.根据权利要求1所述的一种基于不确定度的垃圾热值测试系统，其特征在于，通过测试参数不确定度计算模块得到各参数的测量不确定度ui(y)和合成不确定度uc(y)，并根据测量不确定度ui(y)和合成不确定度uc(y)计算得到各参数的影响率
Figure FDA0003217660240000011
其中，ui(y)表示为第i个涉及垃圾热值计算的参数的测量不确定度；uc(y)为合成不确定度，测量不确定度ui(y)和合成不确定度uc(y)的关系为
Figure FDA0003217660240000012
N为参数的总个数。
3.根据权利要求2所述的一种基于不确定度的垃圾热值测试系统，其特征在于，对所述数据采集方式实现的优化方式包括但不限于变换参数的测试频率、变换参数的测点数量、更换高精度测试仪表、变换测试时长、使用DCS运行表盘数据、使用初始测试数据平均值、使用生产运行报表固定数据。
4.根据权利要求3所述的一种基于不确定度的垃圾热值测试系统，其特征在于，得到的各参数的影响率Pi，若0≤Pi≤M，优化后采集方式选用降低此类参数对应设备的测试频率、使用DCS运行表盘数据、使用初始测试数据平均值、使用生产运行报表固定数据中的一种或几种方式；
若M<Pi≤T，此类参数的数据采集方式不变；
若Pi>T，优化后采集方式选用增加此类参数对应设备的测试频率、延长测试时长、更换更高精度测试仪表、增加此参数对应设备的测点数量中的一种或几种方式；
其中，M为预设最小阈值，T为预设最大阈值，且0<M<T。
5.根据权利要求1～4任一所述的一种基于不确定度的垃圾热值测试系统的优化方法，其特征在于，该优化方法包括以下优化步骤：
S1、通过数据采集模块采集涉及垃圾热值计算的所有的参数，各参数采集频率按照初始设定频率要求进行；
S2、对采集到的各参数均通过测试参数不确定度计算模块进行A类评定和B类评定，以得到各参数的测量不确定度ui(y)和合成不确定度uc(y)；
S3、通过影响率评价模块，根据
Figure FDA0003217660240000021
计算得到各参数的影响率Pi；
S4、在得到各参数的影响率Pi后，对各参数对应的设备的数据采集方式进行优化判定：
若0≤Pi≤1％，优化后采集方式选用降低此类参数对应设备的测试频率、使用DCS运行表盘数据、使用初始测试数据平均值、生产运行报表固定数据中的一种或几种方式；
若1％<Pi≤5％，此类参数的数据采集方式不变；
若Pi>5％，优化后采集方式选用增加此类参数对应设备的测试频率、延长测试时长、更换更高精度测试仪表、增加此参数对应设备的测点数量中的一种或几种方式；
其中，M为预设最小阈值，T为预设最大阈值，且0<M<T；
S5、根据各参数影响率Pi进行判定后的结果，完成测试系统的优化。
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郭振宇: "汽轮机性能试验不确定度评定的研究", 动力工程学报, vol. 30, no. 10, pages 749 - 754 *

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