發(fā)明涉及一種鍋爐水冷壁吹灰控制方法，特別涉及一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的水冷壁吹灰控制方法。

背景技術(shù)：

1、燃煤鍋爐運(yùn)行時(shí)，水冷壁結(jié)渣是不可避免的，當(dāng)灰渣黏附在水冷壁上時(shí)，會引起水冷壁的高溫腐蝕，影響鍋爐的安全運(yùn)行。吹灰操作是去除水冷壁結(jié)渣最有效的方法，但進(jìn)行吹灰操作之前，需要對水冷壁的結(jié)渣狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測，并且對原有吹灰策略進(jìn)行改進(jìn)。

2、吹灰器常由吹灰管和操作閥門等部件組成。一般分別設(shè)置在鍋爐爐膛、水平煙道和尾部煙道等處的爐墻上。按結(jié)構(gòu)型式，有槍式、旋轉(zhuǎn)式、伸縮式等數(shù)種。按使用的介質(zhì)不同，有空氣吹灰器、蒸汽吹灰器和水力吹灰器三類?？諝獯祷移骼脡嚎s空氣的高壓氣流沖擊力，吹去受熱面上積灰；常用于工業(yè)鍋爐。蒸汽吹灰器利用過熱蒸汽的高速射流沖擊力，清除受熱面積灰，多半應(yīng)用于各種電廠鍋爐。水力吹灰器亦稱“吹渣器”，以高壓水作為介質(zhì)，促使粘結(jié)在受熱面上的灰渣因驟冷脆裂而被除去；僅適用于個(gè)別特殊場合。受熱面上積灰，會影響傳熱效果，使排煙溫度升高，鍋爐效率降低，嚴(yán)重時(shí)還會造成過熱器發(fā)生爆管事故。因此，定期地使用吹灰器及時(shí)清除各種受熱面上的積灰，對確保鍋爐安全、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行具有重要作用。

3、目前已有的水冷壁結(jié)渣狀態(tài)監(jiān)測模型計(jì)算流程復(fù)雜，當(dāng)鍋爐負(fù)荷快速變化時(shí)，會導(dǎo)致熱工參數(shù)測點(diǎn)數(shù)據(jù)出現(xiàn)誤差，進(jìn)而影響模型的計(jì)算結(jié)果；采用固定不變的吹灰計(jì)劃則可能造成水冷壁欠吹或過吹。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、發(fā)明目的：針對上述現(xiàn)有技術(shù)，提出一種基于ga-bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)防止高溫腐蝕的水冷壁吹灰優(yōu)化方法，實(shí)現(xiàn)快速、準(zhǔn)確的監(jiān)測水冷壁結(jié)渣狀態(tài)的同時(shí)動態(tài)調(diào)整吹灰時(shí)機(jī)和吹灰時(shí)長。

2、技術(shù)方案：一種基于ga-bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)防止高溫腐蝕的水冷壁吹灰優(yōu)化方法，包括：

3、步驟1：基于加權(quán)移動窗口對運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；

4、步驟2：選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入和輸出參數(shù)；

5、步驟3：設(shè)置ga-bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)；

6、步驟4：訓(xùn)練水冷壁理論上清潔時(shí)傳熱量和水冷壁實(shí)際傳熱量的ga-bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

7、步驟5：對鍋爐運(yùn)行過程中水冷壁的熱損失變化曲線進(jìn)行疊加擬合；

8、步驟6：基于單位時(shí)間吹灰凈收益最大求解吹灰優(yōu)化模型得到最佳吹灰時(shí)機(jī)和吹灰時(shí)長；

9、步驟7：根據(jù)吹灰策略動態(tài)調(diào)整吹灰時(shí)機(jī)和吹灰時(shí)間。

10、進(jìn)一步的，所述步驟1中，基于加權(quán)移動窗口從dcs數(shù)據(jù)庫采集歷史數(shù)據(jù)，采樣間隔為1分鐘，移動窗口的大小設(shè)置為4，從左向右不同時(shí)間點(diǎn)的觀測值權(quán)重分別為0.1、0.2、0.3和0.4。、

11、進(jìn)一步的，所述步驟2中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出參數(shù)分別為水冷壁理論上清潔時(shí)的傳熱量qc和水冷壁的實(shí)際傳熱量qr；qc的輸入?yún)?shù)由水分、灰分、揮發(fā)分、含硫量和低位發(fā)熱量組成；其中燃燒類參數(shù)由燃燒器給煤量、氧量、爐膛一次進(jìn)口風(fēng)溫和爐膛二次進(jìn)口風(fēng)溫組成；運(yùn)行類參數(shù)由屏式過熱器蒸汽流量和高溫再熱器出口煙氣溫度組成；qr的輸入?yún)?shù)在qc的輸入?yún)?shù)基礎(chǔ)上加上屏式過熱器進(jìn)口蒸汽溫度、屏式過熱器進(jìn)口蒸汽壓力、高溫過熱器出口蒸汽溫度和高溫過熱器出口蒸汽壓力。

12、進(jìn)一步的，所述步驟3中，設(shè)置ga遺傳算法的編碼方式、交叉算子、遺傳代數(shù)、種群規(guī)模、選擇算子參數(shù)和變異算子的參數(shù)，設(shè)置bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)、最大迭代次數(shù)、誤差閾值和學(xué)習(xí)率，完成ga-bp的具體參數(shù)設(shè)置。

13、進(jìn)一步的，所述步驟4中，水冷壁的熱損失為水冷壁理論上清潔時(shí)傳熱量減去水冷壁實(shí)際傳熱量，通過建立的ga-bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)監(jiān)測水冷壁的結(jié)渣情況。

14、進(jìn)一步的，所述步驟5中，根據(jù)水冷壁理論上清潔時(shí)的傳熱量qc和水冷壁的實(shí)際傳熱量qr，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得水冷壁在不同工況下的熱損失變化曲線，疊加擬合后得到結(jié)渣過程的熱損失變化曲線ql-f(t)和吹灰過程中的熱損失變化曲線ql-s(t)。

15、進(jìn)一步的，，所述步驟6中，以單位時(shí)間內(nèi)吹灰凈收益最大為吹灰優(yōu)化指標(biāo)建立起吹灰優(yōu)化優(yōu)化模型，求解吹灰優(yōu)化模型得到最佳吹灰時(shí)機(jī)和吹灰時(shí)長，其中吹灰優(yōu)化模型和邊界條件的數(shù)學(xué)表達(dá)式如下所示：

16、

17、

18、其中，qnet為吹灰凈收益；tf和ts分別為結(jié)渣時(shí)間和吹灰時(shí)間；d為吹灰蒸汽流量；δh為吹灰蒸汽消耗的焓值。

19、進(jìn)一步的，所述步驟7中，獲得水冷壁結(jié)渣和吹灰過程中的臨界熱損失變化值，實(shí)時(shí)計(jì)算水冷壁的熱損失值并進(jìn)行累加，當(dāng)累計(jì)熱損失值超過結(jié)渣過程的臨界熱損失值時(shí)，此時(shí)開始執(zhí)行吹灰操作，對應(yīng)的時(shí)間為實(shí)際積灰時(shí)間；當(dāng)累計(jì)熱損失值超過吹灰過程的臨界熱損失值時(shí)，此時(shí)停止吹灰，從而實(shí)現(xiàn)吹灰時(shí)機(jī)和吹灰時(shí)長的動態(tài)調(diào)節(jié)。

20、有益效果：本發(fā)明方法基于加權(quán)移動窗口對鍋爐的采集數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并且引入ga-bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對水冷壁結(jié)渣監(jiān)測模型進(jìn)行改進(jìn)，通過求解吹灰優(yōu)化模型得到最佳吹灰時(shí)機(jī)和吹灰時(shí)間，最終制定出可以動態(tài)調(diào)整吹灰時(shí)機(jī)和吹灰時(shí)長的吹灰策略。

21、1、本發(fā)明與現(xiàn)有方法相比，簡化了計(jì)算流程，并且提高了鍋爐在變工況下運(yùn)行時(shí)的計(jì)算精度。

22、2、本發(fā)明提出了動態(tài)調(diào)整吹灰時(shí)機(jī)和吹灰時(shí)長的吹灰策略，更加適用于實(shí)際的工程應(yīng)用。

技術(shù)特征：

1.一種基于ga-bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)防止高溫腐蝕的水冷壁吹灰優(yōu)化方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于ga-bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)防止高溫腐蝕的水冷壁吹灰優(yōu)化方法，其特征在于，所述步驟1中，基于加權(quán)移動窗口從dcs數(shù)據(jù)庫采集歷史數(shù)據(jù)，采樣間隔為1分鐘，移動窗口的大小設(shè)置為4，從左向右不同時(shí)間點(diǎn)的觀測值權(quán)重分別為0.1、0.2、0.3和0.4。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于ga-bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)防止高溫腐蝕的水冷壁吹灰優(yōu)化方法，其特征在于，所述步驟2中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出參數(shù)分別為水冷壁理論上清潔時(shí)的傳熱量qc和水冷壁的實(shí)際傳熱量qr；qc的輸入?yún)?shù)由水分、灰分、揮發(fā)分、含硫量和低位發(fā)熱量組成；其中燃燒類參數(shù)由燃燒器給煤量、氧量、爐膛一次進(jìn)口風(fēng)溫和爐膛二次進(jìn)口風(fēng)溫組成；運(yùn)行類參數(shù)由屏式過熱器蒸汽流量和高溫再熱器出口煙氣溫度組成；qr的輸入?yún)?shù)在qc的輸入?yún)?shù)基礎(chǔ)上加上屏式過熱器進(jìn)口蒸汽溫度、屏式過熱器進(jìn)口蒸汽壓力、高溫過熱器出口蒸汽溫度和高溫過熱器出口蒸汽壓力。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于ga-bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)防止高溫腐蝕的水冷壁吹灰優(yōu)化方法，其特征在于，所述步驟3中，設(shè)置ga遺傳算法的編碼方式、交叉算子、遺傳代數(shù)、種群規(guī)模、選擇算子參數(shù)和變異算子的參數(shù)，設(shè)置bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)、最大迭代次數(shù)、誤差閾值和學(xué)習(xí)率，完成ga-bp的具體參數(shù)設(shè)置。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于ga-bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)防止高溫腐蝕的水冷壁吹灰優(yōu)化方法，其特征在于，所述步驟4中，水冷壁的熱損失為水冷壁理論上清潔時(shí)傳熱量減去水冷壁實(shí)際傳熱量，通過建立的ga-bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)監(jiān)測水冷壁的結(jié)渣情況。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于ga-bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)防止高溫腐蝕的水冷壁吹灰優(yōu)化方法，其特征在于，所述步驟5中，根據(jù)水冷壁理論上清潔時(shí)的傳熱量qc和水冷壁的實(shí)際傳熱量qr，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得水冷壁在不同工況下的熱損失變化曲線，疊加擬合后得到結(jié)渣過程的熱損失變化曲線ql-f(t)和吹灰過程中的熱損失變化曲線ql-s(t)。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于ga-bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)防止高溫腐蝕的水冷壁吹灰優(yōu)化方法，其特征在于，所述步驟6中，以單位時(shí)間內(nèi)吹灰凈收益最大為吹灰優(yōu)化指標(biāo)建立起吹灰優(yōu)化優(yōu)化模型，求解吹灰優(yōu)化模型得到最佳吹灰時(shí)機(jī)和吹灰時(shí)長，其中吹灰優(yōu)化模型和邊界條件的數(shù)學(xué)表達(dá)式如下所示：

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于ga-bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)防止高溫腐蝕的水冷壁吹灰優(yōu)化方法，其特征在于，所述步驟7中，獲得水冷壁結(jié)渣和吹灰過程中的臨界熱損失變化值，實(shí)時(shí)計(jì)算水冷壁的熱損失值并進(jìn)行累加，當(dāng)累計(jì)熱損失值超過結(jié)渣過程的臨界熱損失值時(shí)，此時(shí)開始執(zhí)行吹灰操作，對應(yīng)的時(shí)間為實(shí)際積灰時(shí)間；當(dāng)累計(jì)熱損失值超過吹灰過程的臨界熱損失值時(shí)，此時(shí)停止吹灰，從而實(shí)現(xiàn)吹灰時(shí)機(jī)和吹灰時(shí)長的動態(tài)調(diào)節(jié)。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于GA?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)防止高溫腐蝕的水冷壁吹灰優(yōu)化方法，其包括以下步驟：1、基于加權(quán)移動窗口對運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；2、選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入和輸出參數(shù)；3、設(shè)置GA?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)；4、訓(xùn)練水冷壁理論上清潔時(shí)傳熱量和水冷壁實(shí)際傳熱量的GA?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；5、對鍋爐運(yùn)行過程中水冷壁的熱損失變化曲線進(jìn)行疊加擬合；6、基于單位時(shí)間吹灰凈收益最大求解吹灰優(yōu)化模型得到最佳吹灰時(shí)機(jī)和吹灰時(shí)長；7、根據(jù)吹灰策略動態(tài)調(diào)整吹灰時(shí)機(jī)和吹灰時(shí)間。本發(fā)明能夠準(zhǔn)確監(jiān)測水冷壁的熱損失變化情況，適用于實(shí)際的工程應(yīng)用。

技術(shù)研發(fā)人員：杭文林,潘虎,王毅,柏杰杰,岳峻峰,趙榮杭,李華,張承皓,黃亞繼
受保護(hù)的技術(shù)使用者：江蘇國信揚(yáng)州發(fā)電有限責(zé)任公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/10