CN114632624B - 一种电除尘运行优化系统及优化方法 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种电除尘运行优化系统及优化方法，包括：状态监控系统、多级多层次运行模式和智能优化运行系统；所述状态监控系统包括机组状态监控系统、电除尘状态监控系统和状态分析评估系统，所述状态监控系统根据机组、电除尘器等设备状态以及烟气参数评估电除尘器烟尘负载情况；所述多级多层次运行模式运行时具体模式根据所述状态分析评估系统的相关参数确定；所述智能优化运行系统采用神经网络算法，以历史运行数据为训练样本，建立运行数据与所述多级多层次运行模式之间的关系模型，实时预测电除尘器进出口的烟气参数与电除尘器的最佳运行模式；本申请整体系统往复运行，不断的优化预测结果，实现电除尘器的节能减排。
Description
技术领域
本申请属于电除尘节能优化技术领域，尤其涉及一种电除尘运行优化系统及优化方法。
背景技术
燃煤电厂是我国大气污染物的主要排放来源。随着GB 13223-2011和超低排放改造的实施，燃煤电厂电除尘的容量和能耗都有一定提升。随着碳达峰和碳中和政策的实施，未来燃煤电厂的负荷率会不断降低。如何实现电除尘系统的节能减排成为当前面临的挑战。
电除尘系统利用是利用高压电源(主要为高频电源)在放电极上产生大量电子，使得粉尘核电，并利用放电极与收尘板之间的电场，驱动荷电粉尘向阳极板运动，并被阳极收尘板收集，进而达到高效脱除粉尘(或颗粒物)的效果。
电除尘系统由于对燃煤电厂粉尘的适应性好、脱除效果好、系统稳定可靠等优点，成为当前燃煤电厂除尘设施的标配。
当前电除尘系统运行控制策略比较独立和简单，且长时间处于单一运行模式。没有根据进口烟尘负荷、出口烟尘浓度、负荷等因素的变化而调整运行方式，导致电除尘存在：出口浓度波动较大、电源系统能耗高、运行管理水平不高等问题。
如何实现电除尘系统高效脱除污染物的同时，降低电除尘系统的能耗成为目前有待解决的问题。
发明内容
针对上述问题，本申请实施例提供了一种电除尘运行优化系统及优化方法，在不需要对电除尘系统进行改造的情况下，可以适应粉尘浓度波动大、负荷变化快等复杂工况，实现节能减排的目的，所述技术方案如下：
本申请第一方面提供一种电除尘运行优化系统，包括：状态监控系统、多级多层次运行模式和智能优化运行系统；所述状态监控系统包括机组状态监控系统、电除尘状态监控系统和状态分析评估系统，所述状态监控系统根据机组、电除尘器等设备状态以及烟气参数评估电除尘器烟尘负载情况；所述多级多层次运行模式包括电源运行模式分类、振打系统状态分类和电源等级分类，运行时具体模式根据所述状态分析评估系统的相关参数确定；所述智能优化运行系统采用神经网络算法，以历史运行数据为训练样本，建立运行数据与所述多级多层次运行模式之间的关系模型，以实时的在线数据作为输入参数，实时预测电除尘器进出口的烟气参数与电除尘器的最佳运行模式。
例如，在一个实施例提供的所述电除尘运行优化系统中，所述机组状态监控系统包括燃煤量、负荷、送风量、燃煤成分、电除器入口烟气量、电除器入口SO2浓度、电除器入口烟气温度、电除器入口烟气压力、电除器入口氨逃逸浓度、电除器入口氧量、电除器出口烟气量、电除器出口氧量、电除器出口烟气温度、电除器出口烟气压力的数据，初步确定实际烟气量、除尘器入口烟尘浓度、结垢风险指数，作为所述状态分析评估系统的主要参数。
例如，在一个实施例提供的所述电除尘运行优化系统中，所述电除尘状态监控系统包括电源一次电压、电源一次电流、电源二次电压、电源二次电流、阳极振打与阳极振打状态信号、绝缘箱温度、灰斗加热温度信息。
例如，在一个实施例提供的所述电除尘运行优化系统中，所述状态分析评估系统根据机组与电除尘器状态监测信号进行处理后，并根据不同机组负荷、燃煤灰分、三氧化硫、氨逃逸，计算出实际烟气量、除尘器入口烟尘浓度、除尘负荷、结垢风险指数、实际比集尘面积的数据，对电除尘器达标排放的难易程度进行评估分类。
例如，在一个实施例提供的所述电除尘运行优化系统中，所述多级多层次运行模式包括电源运行模式分类、振打系统状态分类和电源等级分类，运行时具体模式根据所述状态分析评估系统的相关参数确定。
例如，在一个实施例提供的所述电除尘运行优化系统中，所述智能运行优化系统采用神经网络算法，以历史运行数据为训练样本，建立运行数据与所述多级多层次运行模式之间的关系模型，根据计算实时选择最优的运行模式及运行参数，并根据出口烟尘浓度进一步修正运行模式方式；计算模型代码封装在计算机平台，并根据原DCS画面和管理需要进行可视化处理和人机交互界面开发，实现电除尘系统的实时运行模拟与显示。
例如，在一个实施例提供的所述电除尘运行优化系统中，所述电除器入口烟气量包括标态干基6％氧烟气量、标态干基实际氧烟气量、标态湿基烟气量、工况烟气量四种状态，计算依据如下：
标态干基6％氧烟气量＝标态干基实际氧烟气量*(21-烟气含氧量)/15
标态干基实际氧烟气量＝标态湿基烟气量*(，100-烟气含水率)/100
标态湿基烟气量＝工况烟气量*273*烟气压力/烟气温度/101325
其中，所述标态干基实际氧烟气量、所述标态湿基烟气量、所述工况烟气量单位为m3/h，烟气压力单位为Pa，烟气温度单位为℃，烟气含氧量、烟气含水率的单位为％。
例如，在一个实施例提供的所述电除尘运行优化系统中，依据燃煤量、燃煤成分、氧量、环境空气温度与湿度计算出理论烟气量A，依据燃煤量、燃煤成分、送风量计算出理论烟气量B，依据在线监测数据得出实测烟气量，通过将所述理论烟气量A、所述理论烟气量B和所述实测烟气量折算为标态干基实际氧烟气量进行对比分析确定显示烟气量；当所述理论烟气量A、所述理论烟气量B和所述实测烟气量最大差别在5％以内时，取在线监测烟气量作为最终显示烟气量；当所述理论烟气量A、所述理论烟气量B和所述实测烟气量差别在5％到10％之间时，取平均值作为最终显示烟气量；当所述理论烟气量A、所述理论烟气量B和所述实测烟气量最大差别超过10％时，取相近两个的平均值作为最终的标态干基6％氧烟气量。
例如，在一个实施例提供的所述电除尘运行优化系统中，所述理论烟气量A依据燃煤量、燃煤成分、氧量、环境空气温度与湿度计算，所述理论烟气量B依据燃煤量、燃煤成分、一次风量与二次风量计算，具体计算过程为：
理论烟气量B＝一次风量+二次风量+燃煤量*(燃煤收到基水分/12+收到基氢含量/4)*22.4*10
其中，所述理论烟气量B、所述一次风量、所述二次风量单位为m3/h，所述燃煤量单位为t/h、所述燃煤收到基水分和所述收到基氢含量单位为％。
例如，在一个实施例提供的所述电除尘运行优化系统中，所述除尘器入口烟尘浓度依据显示烟气量、燃煤量、燃煤灰分计算，具体计算过程为：
除尘器入口烟尘浓度＝燃煤量*收到基灰分*109/标态干基6％烟气量
其中，所述除尘器入口烟尘浓度单位为mg/m3、所述燃煤量单位为t/h、所述收到基灰分单位为％。
例如，在一个实施例提供的所述电除尘运行优化系统中，所述除尘负荷依据机组负荷、烟尘浓度确定，具体计算过程为：
除尘负荷＝烟尘浓度*机组负荷
其中，所述烟尘浓度单位为kg/m3、所述机组负荷单位为MW。
例如，在一个实施例提供的所述电除尘运行优化系统中，所述结垢风险指数依据SO2浓度、氨逃逸浓度确定，具体计算过程为：
结垢风险等级＝SO2浓度*氨逃逸浓度(g/m3)
其中，所述SO2浓度和所述氨逃逸浓度单位为g/m3。
例如，在一个实施例提供的所述电除尘运行优化系统中，所述电源运行模式分类包括脉冲模式A、脉冲模式B和自动连续模式。
例如，在一个实施例提供的所述电除尘运行优化系统中，所述电源等级分类为二次电流梯级变化模式，所述二次电流按10mA的梯级进行多层次的分级设置。
所述振打系统状态分类为多电场多级振达模式，每个电场的振打系统状态根据烟尘负荷的特点单独设计为多级模式。
本申请第二方面提供一种所述的电除尘运行优化方法，包括以下步骤：
步骤一：所述机组状态监控系统、所述电除尘状态监控系统实时监测并采集机组、电除尘器等设备状态以及烟气参数，经过数据筛选的处理的数据，进入所述状态分析评估系统；
步骤二：所述状态分析评估系统根据输入的数据实时计算出实际烟气量、除尘器入口烟尘浓度、除尘负荷、结垢风险指数、实际比集尘面积数据，通过所述数据指数对电除尘器达标排放的难易程度进行评估分类；
步骤三：所述状态监控系统中的实时数据及所述状态分析评估系统输出的相关指数均进入所述智能运行优化系统；
步骤四：所述智能运行优化系统采用神经网络算法，建立运行数据与多级多层次的运行模式之间的关系模型，所述关系模型以历史运行数据为训练样本进行训练，以实时的在线数据作为输入参数，实时预测电除尘器进出口的烟气参数与电除尘器的最佳运行模式；
步骤五：所述多级多层次运行模式根据选择的相应运行模式输入到所述电除尘状态监控系统，自动调整电除尘器设备的运行参数；
步骤六：电除尘器设备的运行参数变化后，电除尘器出口烟尘浓度等烟气参数发生相应变化，变化的数据通过所述状态监控系统进入到所述智能优化运行系统，并对比预测值与实际值的差异，所述智能优化运行系统经过神经网络模型进行计算，重新进行预测改进预测精度。
本申请的电除尘运行优化系统及优化方法所带来的有益效果为，本申请在不需要对电除尘系统进行改造的情况下，可以适应粉尘浓度波动大、负荷变化快等复杂工况，实现节能减排的目的，在实现电除尘系统高效脱除污染物的同时，降低电除尘系统的能耗成，且整体系统往复运行，不断的优化预测结果，实现电除尘器的节能减排。
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一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请的电除尘运行优化系统图。
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。
除非另外定义，本公开使用的技术术语或者科学术语应当为本公开所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本公开中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。
本申请第一方面提供一种电除尘运行优化系统，如图1所示，包括：状态监控系统、多级多层次运行模式和智能优化运行系统；所述状态监控系统包括机组状态监控系统、电除尘状态监控系统和状态分析评估系统，所述状态监控系统根据机组、电除尘器等设备状态以及烟气参数评估电除尘器烟尘负载情况；所述多级多层次运行模式包括电源运行模式分类、振打系统状态分类和电源等级分类，运行时具体模式根据所述状态分析评估系统的相关参数确定；所述智能优化运行系统采用神经网络算法，以历史运行数据为训练样本，建立运行数据与所述多级多层次运行模式之间的关系模型，以实时的在线数据作为输入参数，实时预测电除尘器进出口的烟气参数与电除尘器的最佳运行模式。根据上述实施例，本申请的电除尘运行优化系统可根据进口烟尘负荷、出口烟尘浓度、负荷等因素的变化而调整运行方式，避免电除尘存在：克服传统电除尘系统运行控制策略比较独立和简单，且长时间处于单一运行模式，导致出口浓度波动较大、电源系统能耗高、运行管理水平不高等问题的发生。
例如，在一个实施例提供的所述电除尘运行优化系统中，所述机组状态监控系统包括燃煤量、负荷、送风量、燃煤成分、电除器入口烟气量、电除器入口SO2浓度、电除器入口烟气温度、电除器入口烟气压力、电除器入口氨逃逸浓度、电除器入口氧量、电除器出口烟气量、电除器出口氧量、电除器出口烟气温度、电除器出口烟气压力的数据，初步确定实际烟气量、除尘器入口烟尘浓度、结垢风险指数，作为所述状态分析评估系统的主要参数。
例如，在一个实施例提供的所述电除尘运行优化系统中，所述电除尘状态监控系统包括电源一次电压、电源一次电流、电源二次电压、电源二次电流、阳极振打与阳极振打状态信号、绝缘箱温度、灰斗加热温度信息。
例如，在一个实施例提供的所述电除尘运行优化系统中，所述状态分析评估系统根据机组与电除尘器状态监测信号进行处理后，并根据不同机组负荷、燃煤灰分、三氧化硫、氨逃逸，计算出实际烟气量、除尘器入口烟尘浓度、除尘负荷、结垢风险指数、实际比集尘面积的数据，对电除尘器达标排放的难易程度进行评估分类。
例如，在一个实施例提供的所述电除尘运行优化系统中，所述多级多层次运行模式包括电源运行模式分类、振打系统状态分类和电源等级分类，运行时具体模式根据所述状态分析评估系统的相关参数确定。
例如，在一个实施例提供的所述电除尘运行优化系统中，所述智能运行优化系统采用神经网络算法，以历史运行数据为训练样本，建立运行数据与所述多级多层次运行模式之间的关系模型，根据计算实时选择最优的运行模式及运行参数，并根据出口烟尘浓度进一步修正运行模式方式；计算模型代码封装在计算机平台，并根据原DCS画面和管理需要进行可视化处理和人机交互界面开发，实现电除尘系统的实时运行模拟与显示。
例如，在一个实施例提供的所述电除尘运行优化系统中，所述电除器入口烟气量包括标态干基6％氧烟气量、标态干基实际氧烟气量、标态湿基烟气量、工况烟气量四种状态，计算依据如下：
标态干基6％氧烟气量＝标态干基实际氧烟气量*(21-烟气含氧量)/15
标态干基实际氧烟气量＝标态湿基烟气量*(100-烟气含水率)/100
标态湿基烟气量＝工况烟气量*273*烟气压力/烟气温度/101325
其中，所述标态干基实际氧烟气量、所述标态湿基烟气量、所述工况烟气量单位为m3/h，烟气压力单位为Pa，烟气温度单位为℃，烟气含氧量、烟气含水率的单位为％。
例如，在一个实施例提供的所述电除尘运行优化系统中，依据燃煤量、燃煤成分、氧量、环境空气温度与湿度计算出理论烟气量A，依据燃煤量、燃煤成分、送风量计算出理论烟气量B，依据在线监测数据得出实测烟气量，通过将所述理论烟气量A、所述理论烟气量B和所述实测烟气量折算为标态干基实际氧烟气量进行对比分析确定显示烟气量；当所述理论烟气量A、所述理论烟气量B和所述实测烟气量最大差别在5％以内时，取在线监测烟气量作为最终显示烟气量；当所述理论烟气量A、所述理论烟气量B和所述实测烟气量差别在5％到10％之间时，取平均值作为最终显示烟气量；当所述理论烟气量A、所述理论烟气量B和所述实测烟气量最大差别超过10％时，取相近两个的平均值作为最终的标态干基6％氧烟气量。
例如，在一个实施例提供的所述电除尘运行优化系统中，所述理论烟气量A依据燃煤量、燃煤成分、氧量、环境空气温度与湿度计算，所述理论烟气量B依据燃煤量、燃煤成分、一次风量与二次风量计算，具体计算过程为：
理论烟气量B＝一次风量+二次风量+燃煤量*(燃煤收到基水分/12+收到基氢含量/4)*22.4*10
其中，所述理论烟气量B、所述一次风量、所述二次风量单位为m3/h，所述燃煤量单位为t/h、所述燃煤收到基水分和所述收到基氢含量单位为％。
例如，在一个实施例提供的所述电除尘运行优化系统中，所述除尘器入口烟尘浓度依据显示烟气量、燃煤量、燃煤灰分计算，具体计算过程为：
除尘器入口烟尘浓度＝燃煤量*收到基灰分*109/标态干基6％烟气量
其中，所述除尘器入口烟尘浓度单位为mg/m3、所述燃煤量单位为t/h、所述收到基灰分单位为％。
例如，在一个实施例提供的所述电除尘运行优化系统中，所述除尘负荷依据机组负荷、烟尘浓度确定，具体计算过程为：
除尘负荷＝烟尘浓度*机组负荷
其中，所述烟尘浓度单位为kg/m3、所述机组负荷单位为MW。
例如，在一个实施例提供的所述电除尘运行优化系统中，所述结垢风险指数依据SO2浓度、氨逃逸浓度确定，具体计算过程为：
结垢风险等级＝SO2浓度*氨逃逸浓度(g/m3)
其中，所述SO2浓度和所述氨逃逸浓度单位为g/m3。
例如，在一个实施例提供的所述电除尘运行优化系统中，所述电源运行模式分类包括脉冲模式A、脉冲模式B和自动连续模式。
例如，在一个实施例提供的所述电除尘运行优化系统中，所述电源等级分类为二次电流梯级变化模式，所述二次电流按10mA的梯级进行多层次的分级设置。
所述振打系统状态分类为多电场多级振达模式，每个电场的振打系统状态根据烟尘负荷的特点单独设计为多级模式。
本申请第二方面提供一种所述的电除尘运行优化方法，包括以下步骤：
步骤一：所述机组状态监控系统、所述电除尘状态监控系统实时监测并采集机组、电除尘器等设备状态以及烟气参数，经过数据筛选的处理的数据，进入所述状态分析评估系统；
步骤二：所述状态分析评估系统根据输入的数据实时计算出实际烟气量、除尘器入口烟尘浓度、除尘负荷、结垢风险指数、实际比集尘面积数据，通过所述数据指数对电除尘器达标排放的难易程度进行评估分类；
步骤三：所述状态监控系统中的实时数据及所述状态分析评估系统输出的相关指数均进入所述智能运行优化系统；
步骤四：所述智能运行优化系统采用神经网络算法，建立运行数据与多级多层次的运行模式之间的关系模型，所述关系模型以历史运行数据为训练样本进行训练，以实时的在线数据作为输入参数，实时预测电除尘器进出口的烟气参数与电除尘器的最佳运行模式；
步骤五：所述多级多层次运行模式根据选择的相应运行模式输入到所述电除尘状态监控系统，自动调整电除尘器设备的运行参数；
步骤六：电除尘器设备的运行参数变化后，电除尘器出口烟尘浓度等烟气参数发生相应变化，变化的数据通过所述状态监控系统进入到所述智能优化运行系统，并对比预测值与实际值的差异，所述智能优化运行系统经过神经网络模型进行计算，重新进行预测改进预测精度。
本申请的电除尘运行优化系统整体系统往复运行，不断的优化预测结果，实现电除尘器的节能减排，克服传统电除尘系统运行控制策略比较独立和简单，且长时间处于单一运行模式的缺陷。
尽管已经出于说明性目的对本申请的实施例进行了公开，但是本领域技术人员将认识的是：在不偏离如所附权利要求公开的本发明的范围和精神的情况下，能够进行各种修改、添加和替换。
Claims (7)
1.一种电除尘运行优化系统，其特征在于，包括：状态监控系统、多级多层次运行模式和智能优化运行系统；
所述状态监控系统包括机组状态监控系统、电除尘状态监控系统和状态分析评估系统，所述状态监控系统根据机组、电除尘器设备状态以及烟气参数评估电除尘器烟尘负载情况；
所述多级多层次运行模式包括电源运行模式分类、振打系统状态分类和电源等级分类，运行时具体模式根据所述状态分析评估系统的相关参数确定；
所述智能优化运行系统采用神经网络算法，以历史运行数据为训练样本，建立运行数据与所述多级多层次运行模式之间的关系模型，以实时的在线数据作为输入参数，实时预测电除尘器进出口的烟气参数与电除尘器的最佳运行模式；
所述机组状态监控系统包括燃煤量、负荷、送风量、燃煤成分、电除器入口烟气量、电除器入口SO2浓度、电除器入口烟气温度、电除器入口烟气压力、电除器入口氨逃逸浓度、电除器入口氧量、电除器出口烟气量、电除器出口氧量、电除器出口烟气温度、电除器出口烟气压力的数据，初步确定实际烟气量、除尘器入口烟尘浓度、结垢风险指数，作为所述状态分析评估系统的主要参数；
所述电除尘器入口烟气量包括标态干基6％氧烟气量、标态干基实际氧烟气量、标态湿基烟气量、工况烟气量四种状态，计算依据如下：
标态干基6％氧烟气量＝标态干基实际氧烟气量*(21-烟气含氧量)/15；
标态干基实际氧烟气量＝标态湿基烟气量*(100-烟气含水率)/100；
标态湿基烟气量＝工况烟气量*273*烟气压力/烟气温度/101325；
其中，所述标态干基实际氧烟气量、所述标态湿基烟气量、所述工况烟气量单位为m3/h，烟气压力单位为Pa，烟气温度单位为K，烟气含氧量、烟气含水率的单位为％；
依据燃煤量、燃煤成分、氧量、环境空气温度与湿度计算出理论烟气量A，依据燃煤量、燃煤成分、送风量计算出理论烟气量B，依据在线监测数据得出实测烟气量，通过将所述理论烟气量A、所述理论烟气量B和所述实测烟气量折算为标态干基实际氧烟气量进行对比分析确定显示烟气量；当所述理论烟气量A、所述理论烟气量B和所述实测烟气量最大差别在5％以内时，取在线监测烟气量作为最终显示烟气量；当所述理论烟气量A、所述理论烟气量B和所述实测烟气量差别在5％到10％之间时，取平均值作为最终显示烟气量；当所述理论烟气量A、所述理论烟气量B和所述实测烟气量最大差别超过10％时，取相近两个的平均值作为最终的标态干基6％氧烟气量；
所述理论烟气量A依据燃煤量、燃煤成分、氧量、环境空气温度与湿度计算，所述理论烟气量B依据燃煤量、燃煤成分、一次风量与二次风量计算，具体计算过程为：
理论烟气量B＝一次风量+二次风量+燃煤量*(燃煤收到基水分/12+收到基氢含量/4)*22.4*10；
其中，所述理论烟气量B、所述一次风量、所述二次风量单位为m3/h，所述燃煤量单位为t/h、所述燃煤收到基水分和所述收到基氢含量单位为％；
所述电除尘状态监控系统包括电源一次电压、电源一次电流、电源二次电压、电源二次电流、阳极振打与阳极振打状态信号、绝缘箱温度、灰斗加热温度信息。
2.根据权利要求1所述的电除尘运行优化系统，其特征在于，所述状态分析评估系统根据机组与电除尘器状态监测信号进行处理后，并根据不同机组负荷、燃煤灰分、三氧化硫、氨逃逸，计算出实际烟气量、除尘器入口烟尘浓度、除尘负荷、结垢风险指数、实际比集尘面积的数据，对电除尘器达标排放的难易程度进行评估分类。
3.根据权利要求1所述的电除尘运行优化系统，其特征在于，所述多级多层次运行模式包括电源运行模式分类、振打系统状态分类和电源等级分类，运行时具体模式根据所述状态分析评估系统的相关参数确定；
电源运行模式分类包括脉冲模式A、脉冲模式B和自动连续模式；
电源等级分类为二次电流梯级变化模式，所述二次电流按10mA的梯级进行多层次的分级设置；
振打系统状态分类为多电场多级振达模式，每个电场的振打系统状态根据烟尘负荷、结垢风险等级的特点单独设计为多级模式。
4.根据权利要求1所述的电除尘运行优化系统，其特征在于，所述智能优化运行系统采用神经网络算法，以历史运行数据为训练样本，建立运行数据与所述多级多层次运行模式之间的关系模型，根据计算实时选择最优的运行模式及运行参数，并根据出口烟尘浓度进一步修正运行模式方式；计算模型代码封装在计算机平台，并根据原DCS画面和管理需要进行可视化处理和人机交互界面开发，实现电除尘系统的实时运行模拟与显示。
5.根据权利要求2所述的电除尘运行优化系统，其特征在于，所述除尘负荷依据机组负荷、除尘器入口烟尘浓度确定，具体计算过程为：
除尘负荷＝除尘器入口烟尘浓度*机组负荷；
除尘器入口烟尘浓度＝燃煤量*收到基灰分*109/标态干基6％烟气量；
其中，所述除尘器入口烟尘浓度单位为kg/m3、所述机组负荷单位为MW，所述燃煤量单位为t/h、所述收到基灰分单位为％。
6.根据权利要求3所述的电除尘运行优化系统，其特征在于，所述结垢风险指数依据SO2浓度、氨逃逸浓度确定，具体计算过程为：
结垢风险等级＝SO2浓度*氨逃逸浓度；
其中，所述SO2浓度和所述氨逃逸浓度单位为g/m3。
7.根据权利要求1-6任一项所述的电除尘运行优化系统的优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：所述机组状态监控系统、所述电除尘状态监控系统实时监测并采集机组、电除尘器等设备状态以及烟气参数，经过数据筛选的处理的数据，进入所述状态分析评估系统；
步骤二：所述状态分析评估系统根据输入的数据实时计算出实际烟气量、除尘器入口烟尘浓度、除尘负荷、结垢风险指数、实际比集尘面积数据，通过所述数据指数对电除尘器达标排放的难易程度进行评估分类；
步骤三：所述状态监控系统中的实时数据及所述状态分析评估系统输出的相关指数均进入所述智能优化运行系统；
步骤四：所述智能优化运行系统采用神经网络算法，建立运行数据与多级多层次的运行模式之间的关系模型，所述关系模型以历史运行数据为训练样本进行训练，以实时的在线数据作为输入参数，实时预测电除尘器进出口的烟气参数与电除尘器的最佳运行模式；
步骤五：所述多级多层次运行模式根据选择的相应运行模式输入到所述电除尘状态监控系统，自动调整电除尘器设备的运行参数；
步骤六：电除尘器设备的运行参数变化后，电除尘器出口烟尘浓度烟气参数发生相应变化，变化的数据通过所述状态监控系统进入到所述智能优化运行系统，并对比预测值与实际值的差异，所述智能优化运行系统经过神经网络模型进行计算，重新进行预测改进预测精度。
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