CN115138479A - 湿式电除尘器的热风系统的节能优化控制方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本申请提出一种湿式电除尘器的热风系统的节能优化控制方法和装置，其中，该方法包括：获取湿式电除尘器的当前运行参数；根据当前运行参数，确定绝缘箱所需的目标热风温度和目标热风压力；对热风系统中风机的转速进行调整，以使得绝缘箱的热风的压力达到目标热风压力；对热风系统中的电加热器的功率进行调整，以使得绝缘箱的热风的温度达到目标热风温度。由此，在湿式电除尘器运行的过程中，结合湿式电除尘器的当前运行参数，来获知绝缘箱所需的目标热风压力和目标热风温度，并基于目标热风压力和目标热风温度对热风系统中风机的转速以及电加热器的功率进行调整，从而在满足绝缘箱的热风需求的同时，减少热风系统的功耗。
Description
技术领域
本申请涉及电除尘器技术领域，尤其涉及一种湿式电除尘器的热风系统的节能优化控制方法及装置。
背景技术
自从燃煤电厂实施超低排放改造以来，许多电厂在干式电除尘器和脱硫塔后增加了湿式电除尘器。湿式电除尘器主要处理脱硫塔后含水量较高乃至饱和但粉尘浓度比较低的湿烟气，对硫酸酸雾、细微粉尘、重金属等污染物有很好的联合脱除效果。
然而，湿式电除尘器在正常运行时，与其连接的绝缘箱处于接近饱和湿度的环境，因此，需要热风吹扫系统鼓吹干燥的热风以防止绝缘箱内部绝缘子的运行出现异常。相关技术中，热风吹扫系统的风量、风压和温度设计裕量较大，运行的功耗较高，因此，如何降低热风吹扫系统的功耗，找到一种节能的方法是至关重要的。
发明内容
本申请提供了一种湿式电除尘器的热风系统的节能优化控制方法及装置，旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
本申请一方面实施例提出了一种湿式电除尘器的热风系统的节能优化控制方法，所述方法包括：
获取湿式电除尘器的当前运行参数；
根据所述当前运行参数，确定绝缘箱所需的目标热风温度和目标热风压力，其中，所述湿式电除尘器与所述绝缘箱内部联通；
对所述热风系统中风机的转速进行调整，以使得所述绝缘箱的热风的压力达到所述目标热风压力，其中，所述热风系统用于向所述绝缘箱内鼓入干燥的热风；
对所述热风系统中的电加热器的功率进行调整，以使得所述绝缘箱的热风的温度达到所述目标热风温度。
在一些实施例中，所述当前运行参数包括：入口烟道的当前第一温度和当前第一压力值、出口烟道的当前第一温度和当前第一压力值、电源电压。
在一些实施例中，所述根据所述当前运行参数，确定绝缘箱所需的目标热风温度和目标热风压力，包括：
将所述当前运行参数输入到预先训练好的前馈神经网络模型，以得到所述绝缘箱所需的目标热风温度和目标热风压力。
在一些实施例中，所述前馈神经网络模型的训练方式为：
获取训练数据，其中，所述训练数据包括：所述湿式电除尘器的样本运行参数以及在所述样本运行参数下所述绝缘箱所需的样本热风温度和样本热风压力；
将所述样本运行参数作为所述前馈神经网络模型的输入，并将所述样本热风温度和样本热风压力作为所述前馈神经网络模型的输出，对所述前馈神经网络模型进行训练。
本申请提出的湿式电除尘器的热风系统的节能优化控制方法，获取湿式电除尘器的当前运行参数，根据当前运行参数，确定绝缘箱所需的目标热风温度和目标热风压力，并对热风系统中风机的转速进行调整，以使得绝缘箱的热风的压力达到目标热风压力以及对热风系统中的电加热器的功率进行调整，以使得绝缘箱的热风的温度达到目标热风温度。由此，在湿式电除尘器运行的过程中，结合湿式电除尘器的当前运行参数，来获知绝缘箱所需的目标热风压力和目标热风温度，并基于目标热风压力和目标热风温度对热风系统中风机的转速以及电加热器的功率进行调整，从而在满足绝缘箱的热风需求的同时，减少热风系统的功耗。
本申请另一方面实施例提出了一种湿式电除尘器的热风系统的节能优化控制装置，所述装置包括：
获取模块，用于获取湿式电除尘器的当前运行参数；
确定模块，用于根据所述当前运行参数，确定绝缘箱所需的目标热风温度和目标热风压力，其中，所述湿式电除尘器与所述绝缘箱内部联通；
第一调整模块，用于对所述热风系统中风机的转速进行调整，以使得所述绝缘箱的热风的压力达到所述目标热风压力，其中，所述热风系统用于向所述绝缘箱内鼓入干燥的热风；
第二调整模块，用于对所述热风系统中的电加热器的功率进行调整，以使得所述绝缘箱的热风的温度达到所述目标热风温度。
在一些实施例中，所述获取模块获取的湿式电除尘器的当前运行参数包括：入口烟道的当前第一温度和当前第一压力值、出口烟道的当前第一温度和当前第一压力值、电源电压。
在一些实施例中，所述确定模块，包括：
输入单元，用于将所述当前运行参数输入到预先训练好的前馈神经网络模型，以得到所述绝缘箱所需的目标热风温度和目标热风压力。
在一些实施例中，在训练所述前馈神经网络模型时，所述装置包括：
获取单元，用于获取训练数据，其中，所述训练数据包括：所述湿式电除尘器的样本运行参数以及在所述样本运行参数下所述绝缘箱所需的样本热风温度和样本热风压力；
训练单元，用于将所述样本运行参数作为所述前馈神经网络模型的输入，并将所述样本热风温度和样本热风压力作为所述前馈神经网络模型的输出，对所述前馈神经网络模型进行训练。
本申请提出的湿式电除尘器的热风系统的节能优化控制装置，获取湿式电除尘器的当前运行参数，根据当前运行参数，确定绝缘箱所需的目标热风温度和目标热风压力，并对热风系统中风机的转速进行调整，以使得绝缘箱的热风的压力达到目标热风压力以及对热风系统中的电加热器的功率进行调整，以使得绝缘箱的热风的温度达到目标热风温度。由此，在湿式电除尘器运行的过程中，结合湿式电除尘器的当前运行参数，来获知绝缘箱所需的目标热风压力和目标热风温度，并基于目标热风压力和目标热风温度对热风系统中风机的转速以及电加热器的功率进行调整，从而在满足绝缘箱的热风需求的同时，减少热风系统的功耗。
本申请另一方面实施例提出了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如前述任一所述的湿式电除尘器的热风系统的节能优化控制方法。
本申请另一方面实施例提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如前述任一所述的湿式电除尘器的热风系统的节能优化控制方法。
附图说明
图1是本申请实施例提供的一种湿式电除尘器的热风系统的节能优化控制方法的流程示意图；
图2是本申请实施例提供的湿式电除尘器的热风系统的通讯网络结构图；
图3是本申请实施例提供的一种湿式电除尘器热风系统的示意图；
图4是本申请实施例提供的BP神经网络模型的模型结构的示例图；
图5是本申请实施例提供的前馈神经网络模型的训练方式的流程示意图；
图6是本申请实施例提供的一种湿式电除尘器的热风系统的节能优化控制装置的结构示意图；
图7是本申请实施例提供的另一种湿式电除尘器的热风系统的节能优化控制装置的结构示意图；
图8是本申请实施例提供的电子设备的结构框图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
图1是本申请实施例提供的一种湿式电除尘器的热风系统的节能优化控制方法的流程示意图。其中，需要说明的是，本实施例提供的湿式电除尘器的热风系统的节能优化控制方法的执行主体为湿式电除尘器的热风系统的节能优化控制装置，该湿式电除尘器的热风系统的节能优化控制装置可以由软件和/或硬件的方式实现，该湿式电除尘器的热风系统的节能优化控制装置可以为嵌入式控制器。该嵌入式控制器可以配置在湿式电除尘器中，以通过该嵌入式控制器对湿式电除尘器的热风系统进行控制。
如图1所示，该方法包括：
步骤101，获取湿式电除尘器的当前运行参数。
在本申请的一个实施例中，湿式电除尘器的当前运行参数可以包括：入口烟道的当前第一温度Tin和当前第一压力值Pin、出口烟道的当前第一温度Tout和当前第一压力值Pout、电源电压V。在本申请的一个实施例中，可通过湿式电除尘器的热风系统的节能优化控制装置中的RS485通讯单元与湿式电除尘器的DCS(Distributed Control System，分散控制系统)通讯，实时获取DCS采集到的湿式电除尘器的当前运行参数。
其中，上述RS485通讯单元与湿式电除尘器的DCS之间的联系如图2所示。图2示出了湿式电除尘器的热风系统的通讯网络结构图。
具体地，图2中的湿式电除尘器的热风系统的节能优化控制装置为嵌入式控制器，该控制器搭载高性能的ARM(Advanced RISC Machines，ARM处理器)CPU(CentralProcessing Unit，中央处理器)和RS485通讯模块，该嵌入式控制器与湿式电除尘器的DCS控制柜相连接，湿式电除尘器的DCS控制柜与热风系统就地控制柜相连接。
图3是本申请实施例提供的一种湿式电除尘器热风系统的示意图。下面结合图3对当前运行参数进行详细描述。
如图3所示，该湿式电除尘器热风系统可以由风机a、电加热器b、热风管道c、绝缘箱d、绝缘箱k、湿式电除尘器本体f组成。
其中，湿式电除尘器本体f存在入口烟道i和出口烟道j。
入口烟道i上存在入口烟道的进口温度压力测点g，用于实时测试入口烟道i的当前第一温度Tin和当前第一压力值Pin；出口烟道j上存在出口烟道的出口温度压力测点h，用于实时测试出口烟道的当前第一温度Tout和当前第一压力值Pout。
在本申请的一个实施例中，湿式电除尘器的DCS可采集到测点g测试出的当前第一温度Pout和当前第一压力值Pout、测点h测试出的当前第一温度Tout和当前第一压力值Pout以及电源电压V。
步骤102，根据当前运行参数，确定绝缘箱所需的目标热风温度和目标热风压力。
其中，湿式电除尘器与绝缘箱内部联通。
在本申请的一个实施例中，正是因为湿式电除尘器与绝缘箱内部联通，为了防止水汽在绝缘子表面凝结导致高压闪络，需要风机a鼓吹空气经由电加热器b加热成热风，并通过热风管道c吹入绝缘箱d和绝缘箱k中对绝缘子进行加热，以避免水汽在绝缘子表面凝结导致高压闪络情况的发生。
其中，需要说明的是，在不同应用场景中，根据当前运行参数，确定绝缘箱所需的目标热风温度和目标热风压力可通过多种方式实现，示例性说明如下：
作为一种示例，将当前运行参数输入到预先训练好的前馈神经网络模型，以得到绝缘箱所需的目标热风温度和目标热风压力。由此，通过预先训练好的前馈神经网络模型即可快速且准确地确定出在当前运行参数下，绝缘箱所需的目标热风温度和目标热风压力。其中，该预先训练好的前馈神经网络模型可以是根据训练数据对BP(BackPropagation,反向传播)神经网络模型进行训练所得到的。关于训练前馈神经网络模型的具体过程将在后续实施例中进行描述。
其中，图4示出了该BP神经网络模型的模型结构的示例图。
如图4所示，该BP神经网络模型由一个输入层、两个隐含层(隐含层1和隐含层2)和一个输出层组成。其中，输入层的五个输入分别为：入口烟道当前第一温度Tin、入口烟道当前第一压力Tin、出口烟道、前第一温度Tout、出口烟道当前第一压力值Pout以及电源电压V。输出层包含两个输出，分别为：目标热风压力和目标热风温度。
具体地，将五个当前运行参数输入至预先训练好的BP神经网络模型中，经由BP神经网络模型的计算得出目标热风压力和目标热风温度。
在另一些示例中，可将当前运行参数输入到预设的计算函数中，以通过该计算函数中计算出在当前运行参数下，绝缘箱所需的目标热风温度和目标热风压力。
在另一些示例中，可根据预先保存的运行参数与热风温度和热风压力之间的对应关系，获取在当前运行参数下，绝缘箱所需的目标热风温度和目标热风压力。
步骤103，对热风系统中风机的转速进行调整，以使得绝缘箱的热风的压力达到目标热风压力。
其中，热风系统用于向绝缘箱内鼓入干燥的热风。
在本申请的一个实施例中，经由BP神经网络模型计算得出的目标热风压力，可通过RS485通讯模块传送至湿式电除尘器的DCS，湿式电除尘器的DCS可将目标热风压力传送至热风系统的就地控制柜。对应地，就地控制柜可根据目标热风压力通过变频器调节风机的转速以调整热风的风压，进而使得绝缘箱的热风的压力达到目标热风压力。
步骤104，对热风系统中的电加热器的功率进行调整，以使得绝缘箱的热风的温度达到目标热风温度。
在本申请的一个实施例中，经由BP神经网络模型计算得出的目标热风温度，可通过RS485通讯模块传送至湿式电除尘器的DCS，湿式电除尘器的DCS可将目标热风温度传送至热风系统的就地控制柜。对应地，就地控制柜可根据目标热风温度通过可控硅导通角调节电加热器的功率以调整热风的温度，进而使得绝缘箱的热风的温度达到目标热风温度。
本申请提出的湿式电除尘器的热风系统的节能优化控制方法，获取湿式电除尘器的当前运行参数，根据当前运行参数，确定绝缘箱所需的目标热风温度和目标热风压力，并对热风系统中风机的转速进行调整，以使得绝缘箱的热风的压力达到目标热风压力以及对热风系统中的电加热器的功率进行调整，以使得绝缘箱的热风的温度达到目标热风温度。由此，在湿式电除尘器运行的过程中，结合湿式电除尘器的当前运行参数，来获知绝缘箱所需的目标热风压力和目标热风温度，并基于目标热风压力和目标热风温度对热风系统中风机的转速以及电加热器的功率进行调整，从而在满足绝缘箱的热风需求的同时，减少热风系统的功耗。
图5是根据本申请实施例的前馈神经网络模型的训练方式的流程示意图。如图5所示，该前馈神经网络模型的训练方式，包括：
步骤501，获取训练数据，其中，训练数据包括：湿式电除尘器的样本运行参数以及在样本运行参数下绝缘箱所需的样本热风温度和样本热风压力。
在本申请的一个实施例中，湿式电除尘器的样本运行参数以及在样本运行参数下绝缘箱所需的样本热风温度和样本热风压力可根据多组的历史数据得到。
步骤502，将样本运行参数作为前馈神经网络模型的输入，并将样本热风温度和样本热风压力作为前馈神经网络模型的输出，对前馈神经网络模型进行训练。
在本申请的一个实施例中，可通过多组的样本运行参数以及与每组样本运行参数对应的样本热风温度和样本热风压力对前馈神经网络模型进行训练，每进行一次训练得到的结果可与预想结果进行误差分析，进而修改前馈神经网络模型的权值和阈值，直至得到训练得到的结果与预想结果一致的模型。
在本示例实施例中，结合湿式电除尘器的样本运行参数以及在样本运行参数下绝缘箱所需的样本热风温度和样本热风压力，对前馈神经网络模型进行训练，以得到训练好的前馈神经网络模型，以方便后续基于该训练好的前馈神经网络模型快速确定出在湿式电除尘器的当前运行参数下，绝缘箱所需的热风温度以及热风压力，继而可基于所确定出的热风温度以及热风压力快速对热风系统进行快速控制。
本申请另一方面提出一种湿式电除尘器的热风系统的节能优化控制装置。图6是根据本申请实施例提供的一种湿式电除尘器的热风系统的节能优化控制装置的结构示意图。如图6所示，该控制装置60，包括：获取模块61、确定模块62、第一调整模块63以及第二调整模块64。其中：
获取模块61，用于获取湿式电除尘器的当前运行参数。
确定模块62，用于根据当前运行参数，确定绝缘箱所需的目标热风温度和目标热风压力，其中，湿式电除尘器与绝缘箱内部联通。
第一调整模块63，用于对热风系统中风机的转速进行调整，以使得绝缘箱的热风的压力达到目标热风压力，其中，热风系统用于向绝缘箱内鼓入干燥的热风。
第二调整模块64，用于对热风系统中的电加热器的功率进行调整，以使得绝缘箱的热风的温度达到目标热风温度。
其中，当前运行参数包括：入口烟道的当前第一温度和当前第一压力值、出口烟道的当前第一温度和当前第一压力值、电源电压。
本申请提出的湿式电除尘器的热风系统的节能优化控制装置，获取湿式电除尘器的当前运行参数，根据当前运行参数，确定绝缘箱所需的目标热风温度和目标热风压力，并对热风系统中风机的转速进行调整，以使得绝缘箱的热风的压力达到目标热风压力以及对热风系统中的电加热器的功率进行调整，以使得绝缘箱的热风的温度达到目标热风温度。由此，在湿式电除尘器运行的过程中，结合湿式电除尘器的当前运行参数，来获知绝缘箱所需的目标热风压力和目标热风温度，并基于目标热风压力和目标热风温度对热风系统中风机的转速以及电加热器的功率进行调整，从而在满足绝缘箱的热风需求的同时，减少热风系统的功耗。
图7是根据本申请实施例提供的另一种湿式电除尘器的热风系统的节能优化控制装置的结构示意图。如图7所示，该控制装置70，包括：获取模块71、确定模块72、第一调整模块73以及第二调整模块74。确定模块72，包括：输入单元721、获取单元722以及训练单元723。
其中，需要说明的是，关于获取模块71、确定模块72、第一调整模块73以及第二调整模块74的描述可参见上图6中获取模块61、确定模块62、第一调整模块63以及第二调整模块64的说明，此处不再赘述。
在本申请的一个实施例中，确定模块72，包括：
输入单元721，用于将当前运行参数输入到预先训练好的前馈神经网络模型，以得到绝缘箱所需的目标热风温度和目标热风压力。
获取单元722，用于在训练前馈神经网络模型时获取训练数据，其中，训练数据包括：湿式电除尘器的样本运行参数以及在样本运行参数下绝缘箱所需的样本热风温度和样本热风压力。
训练单元723，用于将样本运行参数作为前馈神经网络模型的输入，并将样本热风温度和样本热风压力作为前馈神经网络模型的输出，对前馈神经网络模型进行训练。
根据本申请的实施例，本申请还提供了一种电子设备和一种可读存储介质。
图8是根据本申请实施例的电子设备的结构框图。
如图8所示，该电子设备800包括：存储器810、处理器820及存储在存储器810上并可在处理器820上运行的计算机指令。
处理器820执行指令时实现上述实施例中提供的湿式电除尘器的热风系统的节能优化控制方法。
进一步地，电子设备800还包括：
通信接口830，用于存储器810和处理器820之间的通信。
存储器810，用于存放可在处理器820上运行的计算机指令。
存储器810可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
处理器820，用于执行程序时实现上述实施例的湿式电除尘器的热风系统的节能优化控制方法。
如果存储器810、处理器820和通信接口830独立实现，则通信接口830、存储器810和处理器820可以通过总线相互连接并完成相互间的通信。总线可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture，简称为ISA)总线、外部设备互连(PeripheralComponent，简称为PCI)总线或扩展工业标准体系结构(Extended Industry StandardArchitecture，简称为EISA)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图8中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
可选的，在具体实现上，如果存储器810、处理器820及通信接口830，集成在一块芯片上实现，则存储器810、处理器820及通信接口830可以通过内部接口完成相互间的通信。
处理器820可能是一个中央处理器(Central Processing Unit，简称为CPU)，或者是特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称为ASIC)，或者是被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。
本申请另一方面实施例提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本申请实施例任一所述的湿式电除尘器的热风系统的节能优化控制方法。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (10)
1.一种湿式电除尘器的热风系统的节能优化控制方法，其特征在于，所述方法包括：
获取湿式电除尘器的当前运行参数；
根据所述当前运行参数，确定绝缘箱所需的目标热风温度和目标热风压力，其中，所述湿式电除尘器与所述绝缘箱内部联通；
对所述热风系统中风机的转速进行调整，以使得所述绝缘箱的热风的压力达到所述目标热风压力，其中，所述热风系统用于向所述绝缘箱内鼓入干燥的热风；
对所述热风系统中的电加热器的功率进行调整，以使得所述绝缘箱的热风的温度达到所述目标热风温度。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当前运行参数包括：入口烟道的当前第一温度和当前第一压力值、出口烟道的当前第一温度和当前第一压力值、电源电压。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前运行参数，确定绝缘箱所需的目标热风温度和目标热风压力，包括：
将所述当前运行参数输入到预先训练好的前馈神经网络模型，以得到所述绝缘箱所需的目标热风温度和目标热风压力。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述前馈神经网络模型的训练方式为：
获取训练数据，其中，所述训练数据包括：所述湿式电除尘器的样本运行参数以及在所述样本运行参数下所述绝缘箱所需的样本热风温度和样本热风压力；
将所述样本运行参数作为所述前馈神经网络模型的输入，并将所述样本热风温度和样本热风压力作为所述前馈神经网络模型的输出，对所述前馈神经网络模型进行训练。
5.一种湿式电除尘器的热风系统的节能优化控制装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取湿式电除尘器的当前运行参数；
确定模块，用于根据所述当前运行参数，确定绝缘箱所需的目标热风温度和目标热风压力，其中，所述湿式电除尘器与所述绝缘箱内部联通；
第一调整模块，用于对所述热风系统中风机的转速进行调整，以使得所述绝缘箱的热风的压力达到所述目标热风压力，其中，所述热风系统用于向所述绝缘箱内鼓入干燥的热风；
第二调整模块，用于对所述热风系统中的电加热器的功率进行调整，以使得所述绝缘箱的热风的温度达到所述目标热风温度。
6.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述获取模块获取的湿式电除尘器的当前运行参数包括：入口烟道的当前第一温度和当前第一压力值、出口烟道的当前第一温度和当前第一压力值、电源电压。
7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述确定模块，包括：
输入单元，用于将所述当前运行参数输入到预先训练好的前馈神经网络模型，以得到所述绝缘箱所需的目标热风温度和目标热风压力。
8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，在训练所述前馈神经网络模型时，所述装置包括：
获取单元，用于获取训练数据，其中，所述训练数据包括：所述湿式电除尘器的样本运行参数以及在所述样本运行参数下所述绝缘箱所需的样本热风温度和样本热风压力；
训练单元，用于将所述样本运行参数作为所述前馈神经网络模型的输入，并将所述样本热风温度和样本热风压力作为所述前馈神经网络模型的输出，对所述前馈神经网络模型进行训练。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
存储器、处理器及存储在存储器上并可在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程序时实现如权利要求1-4中任一所述的湿式电除尘器的热风系统的节能优化控制方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一所述的湿式电除尘器的热风系统的节能优化控制方法。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| CN202210789636.3A CN115138479A (zh) | 2022-07-06 | 2022-07-06 | 湿式电除尘器的热风系统的节能优化控制方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| CN202210789636.3A CN115138479A (zh) | 2022-07-06 | 2022-07-06 | 湿式电除尘器的热风系统的节能优化控制方法及装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN115138479A true CN115138479A (zh) | 2022-10-04 |
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Country Status (1)
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117244171A (zh) * | 2023-11-20 | 2023-12-19 | 安徽通灵仿生科技有限公司 | 一种心室辅助系统的冲洗设备的自适应控制方法及装置 |
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2022
- 2022-07-06 CN CN202210789636.3A patent/CN115138479A/zh active Pending
Cited By (2)
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| CN117244171A (zh) * | 2023-11-20 | 2023-12-19 | 安徽通灵仿生科技有限公司 | 一种心室辅助系统的冲洗设备的自适应控制方法及装置 |
| CN117244171B (zh) * | 2023-11-20 | 2024-03-12 | 安徽通灵仿生科技有限公司 | 一种心室辅助系统的冲洗设备的自适应控制方法及装置 |
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