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    大數(shù)據(jù)技術(shù)和機器學(xué)習(xí)算法在熱網(wǎng)集控系統(tǒng)中的應(yīng)用

    2022-03-10 06:46:10金鵬
    電動工具 2022年1期
    關(guān)鍵詞:熱效率熱力控系統(tǒng)

    金鵬

    (遼寧工程職業(yè)學(xué)院,遼寧 鐵嶺 112008 )

    0 引言

    換熱站集控系統(tǒng)以跨區(qū)域的工業(yè)以太網(wǎng),對熱源PLC 系統(tǒng)進行通信組態(tài)而實現(xiàn)。集控系統(tǒng)將各個換熱站的供熱管網(wǎng)進行分散控制、集中管理,利用機器學(xué)習(xí)算法對熱力大數(shù)據(jù)樣本進行訓(xùn)練得到鍋爐燃燒系統(tǒng)預(yù)測模型,進而通過優(yōu)化鍋爐運行參數(shù),實現(xiàn)節(jié)能減排目的。

    1 集控系統(tǒng)建設(shè)

    本文以項目組參與建設(shè)的某供暖公司集控系統(tǒng)為例,對分布在不同區(qū)域的27 座換熱站鍋爐實現(xiàn)實時監(jiān)控和熱力數(shù)據(jù)采集工作。建設(shè)思路及實現(xiàn)功能如下:

    1)實時監(jiān)控

    實時監(jiān)控各換熱站鍋爐的運行狀態(tài)。

    2)蒸汽鍋爐數(shù)據(jù)采集

    鍋爐水位、蒸汽壓力、蒸汽溫度、爐堂負(fù)壓、爐堂溫度、總回水溫度、水箱液位、冷凝水池液位、補水量、排煙溫度、室外溫度、報警信息、電耗、煤耗以及水泵、風(fēng)機等數(shù)據(jù)。

    3)熱水鍋爐數(shù)據(jù)采集

    鍋爐供/回水壓力、供/回水溫度、爐堂負(fù)壓、爐堂溫度、水箱液位、補水量、排煙溫度、室外溫度、報警信息、電耗、煤耗及水泵、風(fēng)機等數(shù)據(jù)。

    4)環(huán)保除塵自控系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集

    除塵器脫硫、脫硝工藝控制過程中的藥箱液位、藥液濃度、藥劑使用量、煙氣溫度監(jiān)控點、閥門開關(guān)量、氣泵、噴淋泵運行狀態(tài)等數(shù)據(jù)。

    5)在線監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集

    鍋爐房監(jiān)測設(shè)備監(jiān)控點實時數(shù)據(jù),形成曲線圖。集控系統(tǒng)的部分監(jiān)控截圖如圖1、圖2所示。

    圖1 鍋爐運行狀態(tài)監(jiān)控圖

    圖2 熱力數(shù)據(jù)

    2 燃燒系統(tǒng)建模

    鍋爐燃燒釋放出一部分氮氧化合物NOx。[1]在鍋爐負(fù)荷穩(wěn)定前提下,降低NOx排放量濃度成為人們的關(guān)注熱點。[2]降低NOx排放與提高鍋爐效率存在相互制約的關(guān)系,建立合理且有效的鍋爐燃燒模型是調(diào)節(jié)矛盾的有效方法。傳統(tǒng)的機理建模方法往往根據(jù)工作人員和工程師的經(jīng)驗總結(jié)形成簡化模型,沒有考慮鍋爐的實時熱力數(shù)據(jù),不具有動態(tài)預(yù)測功能。[3]基于大量離線數(shù)據(jù)(歷史數(shù)據(jù))和在線數(shù)據(jù)(實時數(shù)據(jù)),利用機器學(xué)習(xí)算法對實時性、非線性、耦合性的復(fù)雜系統(tǒng)建立預(yù)測模型是當(dāng)前的研究熱點。[4]

    本文燃燒系統(tǒng)建模過程如下:

    1)在集控系統(tǒng)的熱力數(shù)據(jù)庫中采集一定數(shù)量的影響鍋爐燃燒系統(tǒng)NOx排放濃度、燃燒熱效率的歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)(鍋爐負(fù)荷、爐膛密相區(qū)溫度、一次風(fēng)流量、一次風(fēng)溫度、二次風(fēng)總流量、風(fēng)機入口溫度、煙氣溫度、煙氣含氧量、鍋爐燃燒熱效率、NOx排放濃度)。

    2)數(shù)據(jù)預(yù)處理后,將鍋爐負(fù)荷、爐膛密相區(qū)溫度、一次風(fēng)流量、一次風(fēng)溫度、二次風(fēng)總流量、風(fēng)機入口溫度、煙氣溫度、煙氣含氧量的歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)預(yù)處理后作為建模的輸入樣本,將鍋爐燃燒熱效率和NOx排放濃度作為建模的輸出樣本。

    3)基于極限學(xué)習(xí)機算法(Online Sequential Extreme Learning Machine,OS-ELM),通過輸入樣本和輸出樣本建立鍋爐燃燒系統(tǒng)的NOx排放濃度預(yù)測模型和燃燒熱效率預(yù)測模型。

    4)根據(jù)燃燒系統(tǒng)NOx排放濃度預(yù)測模型和燃燒熱效率預(yù)測模型建立適應(yīng)度函數(shù),通過混沌粒子群算法(Chaotic Particle Swarm Optimization,CPSO)求解預(yù)測模型的最優(yōu)參數(shù),建立最優(yōu)化預(yù)測模型。

    5)由訓(xùn)練樣本和最優(yōu)化預(yù)測模型求出NOx 排放濃度預(yù)測值和燃燒熱效率預(yù)測值。

    6)求出NOx排放濃度預(yù)測值與NOx排放濃度樣本均方誤差、平均相對誤差,求出燃燒熱效率預(yù)測值與燃燒熱效率訓(xùn)練樣本均方誤差、平均相對誤差,評價預(yù)測模型的精確度。

    建模流程如圖3 所示。

    圖3 建模流程圖

    建模時,對采集的100 組熱力數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,去除無效數(shù)據(jù)后,將剩余的70 組熱力數(shù)據(jù)作為建模樣本。NOx排放濃度的采樣值與預(yù)測值對比如圖4 所示,燃燒熱效率的采樣值與預(yù)測值對比如圖5 所示。由圖5 可知,預(yù)測值與采樣值擬合度較高。

    圖4 NOx排放濃度對比圖

    圖5 燃燒熱效率對比圖

    3 結(jié)語

    集控系統(tǒng)通過實時可視化監(jiān)控和熱力數(shù)據(jù)采集、分析,直觀監(jiān)控各鍋爐的運行狀態(tài)?;跓崃?shù)據(jù),通過機器學(xué)習(xí)算法建立的動態(tài)預(yù)測模型,可實時調(diào)整鍋爐運行參數(shù),提高鍋爐熱效率,降低NOx排放量。

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