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    基于數(shù)據(jù)挖掘技術的工業(yè)爐運行優(yōu)化方法研究

    2022-09-26 09:16:34劉彩利
    工業(yè)加熱 2022年8期
    關鍵詞:工業(yè)爐過量數(shù)據(jù)挖掘

    劉彩利

    (西安外事學院,陜西 西安 710077)

    當前工業(yè)領域已實現(xiàn)了分布式控制系統(tǒng)的普遍應用,多數(shù)用于采集海量運行數(shù)據(jù)信息,由于運行數(shù)據(jù)具備大數(shù)據(jù)級別的數(shù)據(jù)量、動態(tài)化、多元化、高維度化、強關聯(lián)等特性,導致數(shù)據(jù)挖掘分析難度加大,為獲取正確結論,需在數(shù)據(jù)挖掘分析前做好篩選等預處理工作。所以為獲取有價值的數(shù)據(jù)信息,需采取更加成熟完善的數(shù)據(jù)預處理與挖掘技術[1]。在我國科技發(fā)展推動下,數(shù)據(jù)挖掘技術應用研究獲得了顯著成果,且實現(xiàn)了在工業(yè)領域的廣泛應用。然而,多數(shù)情況下均是以單一式工業(yè)爐效率或者供電煤耗率為主要性能指標,對此在我國積極采取突破行業(yè)壟斷與開放式市場等政策的形勢下,工業(yè)領域需基于綜合考慮工業(yè)爐運行成本,且優(yōu)化運行[2]。

    1 數(shù)據(jù)挖掘技術原理

    數(shù)據(jù)挖掘即數(shù)據(jù)庫內(nèi)的知識發(fā)現(xiàn),是由海量數(shù)據(jù)中充分挖掘處理有價值的知識規(guī)則。數(shù)據(jù)挖掘主要是為了監(jiān)控異常模式并尋求最佳模式,以歷史數(shù)據(jù)信息預言未來發(fā)展動態(tài),從而強化管理層決策水平與能力。在數(shù)據(jù)挖掘技術實際應用時,需安排專業(yè)人員加以操作,才可發(fā)現(xiàn)并評價知識。數(shù)據(jù)挖掘處理過程具有反復性,其運行流程[3]具體見圖1。

    圖1 數(shù)據(jù)挖掘運行流程

    其中,決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡、K-means聚類與關聯(lián)規(guī)則算法是最常見的數(shù)據(jù)挖掘算法。決策樹即根據(jù)概率與圖論樹對比分析各決策不同的設計方案,以助于決策者獲取最佳方案的風險分析方法,屬于預測評估模型,為對象屬性與對象值之間的彼此映射。神經(jīng)網(wǎng)絡即模仿動物大腦神經(jīng)突觸結構,以處理分析數(shù)據(jù)信息的一種數(shù)學模型,由多種簡單輸入與輸出單元共同構成,各單元均具備各自的權重函數(shù)值。

    關聯(lián)規(guī)則負責挖掘數(shù)據(jù)各項集間的相互關系,表示方式具體為A-B(s,c),其中s與c為規(guī)則支持度與置信度,其是關聯(lián)規(guī)則的關鍵指標,前者代表項集A與B共同處于同一事務內(nèi)的概率,表示規(guī)則實用性,后者代表項集A事務內(nèi)同時存在項集B的概率,表示規(guī)則明確性。關聯(lián)規(guī)則運算流程[4]具體見圖2。

    圖2 基于關聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘流程

    2 基于數(shù)據(jù)挖掘技術的工業(yè)爐運行優(yōu)化系統(tǒng)

    工業(yè)爐運行性能指標和煤質、機組負荷、運行參數(shù)息息相關,此關系于工業(yè)爐歷史運行數(shù)據(jù)內(nèi)呈現(xiàn)為煤質、負荷、運行參數(shù)、性能指標等數(shù)據(jù)項的關聯(lián)關系,在定量化之后,則展示出工業(yè)爐實際運行狀態(tài)的關聯(lián)規(guī)則。基于關聯(lián)規(guī)則處理運行數(shù)據(jù),則可獲取強關聯(lián)規(guī)則,從中選擇指定工況下相應優(yōu)異性能指標的規(guī)則,各項相關參數(shù)最優(yōu)值便可指導工業(yè)爐實現(xiàn)運行優(yōu)化。以聚類與關聯(lián)規(guī)則為載體的工業(yè)爐運行優(yōu)化系統(tǒng)架構[5]具體見圖3。

    圖3 工業(yè)爐運行優(yōu)化系統(tǒng)架構

    3 基于關聯(lián)規(guī)則的工業(yè)爐運行優(yōu)化最佳值

    工業(yè)爐運行優(yōu)化最佳值即現(xiàn)階段工況下工業(yè)爐達到最優(yōu)運行工況時,工業(yè)爐的目標函數(shù)與運行參數(shù)等具體值。運行優(yōu)化工況涉獵環(huán)境、煤質、負荷等等,目標函數(shù)通常代表工業(yè)爐效率或者供電煤耗率,運行參數(shù)通常代表磨煤機組合、一次風量、二次風量、OFA風量、燃燒器二次風門開度等[6]。

    工業(yè)爐運行參數(shù)最佳值確定也就是基于工業(yè)爐運行性能空間,以其性能指標達到作為目標函數(shù)的尋優(yōu)問題,前提條件為以現(xiàn)階段運行工業(yè)爐設備為載體。運行優(yōu)化性能指標通常選擇工業(yè)爐效率或者供電煤耗率作為性能指標,其合理性選擇是工業(yè)爐運行優(yōu)化的關鍵所在,而綜合性能指標可全方位評估工業(yè)爐性能,并實現(xiàn)偏差分析。在確定工業(yè)爐運行參數(shù)最佳值之后,便可就其和性能指標、運行參數(shù)之間的偏差詳細分析工業(yè)爐運行狀況,以促使運行人員充分掌握設備運行特征,以調(diào)整工業(yè)爐運行狀態(tài),確保其長時間保持在最優(yōu)運行工況下。

    機組運行經(jīng)濟性和運行參數(shù)之間表現(xiàn)為繁雜的函數(shù)關系,但是具體明確體現(xiàn)機組最佳經(jīng)濟性的相關運行參數(shù)難度較大。在工業(yè)爐運行優(yōu)化時,需充分考慮機組經(jīng)濟性的影響因素,尤其是可調(diào)整可控制因素[7]。

    在其他參數(shù)既定狀態(tài)時,以300 MW機組為例,分析基于排煙溫度變化的工業(yè)爐效率,具體見表1。

    表1 基于排煙溫度變化的工業(yè)爐效率

    由表1可知,在排煙溫度上升的趨勢下,其他參數(shù)不變,則工業(yè)爐效率呈現(xiàn)線性下降態(tài)勢。因此,工業(yè)爐運行過程中,機組應最大程度上縮減造成排煙溫度上升的因素,從而防止排煙熱損失增加,工業(yè)爐效率下降,機組經(jīng)濟性受影響[8]。

    機組在300 MW負荷下基于過量空氣系數(shù)變化的工業(yè)爐效率具體見表2。

    表2 300 MW負荷下基于過量空氣系數(shù)變化的工業(yè)爐效率

    機組在270 MW負荷下基于過量空氣系數(shù)變化的工業(yè)爐效率具體見表3。

    表3 270 MW負荷下基于過量空氣系數(shù)變化的工業(yè)爐效率

    機組在240 MW負荷下基于過量空氣系數(shù)變化的工業(yè)爐效率具體見表4。

    表4 240MW負荷下基于過量空氣系數(shù)變化的工業(yè)爐效率

    由表4可知,在過量空氣系數(shù)逐漸增大的形勢下,工業(yè)爐熱效率不斷攀升,直到最大值狀態(tài),隨后開始降低。過量空氣系數(shù)上升時,出現(xiàn)最佳過量空氣系數(shù)?;谂艧煖囟扰c過量空氣系數(shù)對工業(yè)爐效率的影響作用,以面向300 MW機組歷史數(shù)據(jù)庫的挖掘提取100%負荷條件下,過量空氣系數(shù)與排煙溫度的最優(yōu)值,表明了關聯(lián)規(guī)則的實踐應用。

    4 基于關聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘的工業(yè)爐優(yōu)化運行方法

    以面向300 MW機組歷史數(shù)據(jù)庫的挖掘提取100%負荷條件下,過量空氣系數(shù)與排煙溫度的最優(yōu)值,表明了關聯(lián)規(guī)則的實踐應用[9]。其中,原始數(shù)據(jù)具體見表5。

    表5 原始數(shù)據(jù)

    其中部分原始數(shù)據(jù)是無效的,為降低數(shù)據(jù)挖掘復雜性,提高數(shù)據(jù)挖掘精確性,需清洗原始數(shù)據(jù)。在原始數(shù)據(jù)清洗時,則就用戶在系統(tǒng)設置中設定的參數(shù)上下限值進行數(shù)據(jù)有效性檢測,而針對偏離用戶設定的取值區(qū)間數(shù)據(jù),則看作無效數(shù)據(jù),加以清洗。其中,機組負荷有效區(qū)間是[285,300];工業(yè)爐效率有效區(qū)間值是[1.4,1.5];排煙溫度有效區(qū)間值是[124,135];過量空氣系數(shù)有效區(qū)間值是[91,93];氮氧化合物區(qū)間有效值是[438,442]。清洗后的數(shù)據(jù)具體見表6。

    表6 清洗后的數(shù)據(jù)

    以粒度離散化數(shù)據(jù),把連續(xù)屬性數(shù)據(jù)值域范圍具體劃分為間隔相同的子區(qū)間,以特殊符號或者整數(shù)值代表各子區(qū)間。系統(tǒng)內(nèi)機組負荷粒度設定為4,離散之后的數(shù)據(jù)11表示[296,300],基于設定過量空氣系數(shù)粒度為0.02,排煙溫度粒度為2,工業(yè)爐效率粒度為0.5,氮氧化合物粒度為1,可獲取對應離散值,即離散后的數(shù)據(jù)具體見表7。

    表7 離散后的數(shù)據(jù)

    以關聯(lián)規(guī)則挖掘技術挖掘離散后數(shù)據(jù),以獲取滿足置信度要求的關聯(lián)規(guī)則11∧25∧35∧51?41。在反離散化之后獲得機組負荷[285,289]∧過量空氣系數(shù)[1.48,1.5]∧排煙溫度[132,134]∧氮氧化合物[438,439]?工業(yè)爐效率[91,91.5],以區(qū)間中心值為目標值,獲取100%負荷下過量空氣系數(shù)目標值1.49,排煙溫度目標值133 ℃,氮氧化合物目標值438.5 mg/m3(標準),此時工業(yè)爐效率則會達到91.25%。以此數(shù)據(jù)挖掘方法運用在其他負荷下的最優(yōu)化目標值確定中,并將運行最優(yōu)化目標值看作設定值,以開展試驗[10],結果具體見表8。

    表8 運行優(yōu)化前后的工業(yè)爐效率 %

    由表8可知,利用關聯(lián)規(guī)則挖掘確定的工業(yè)爐運行參數(shù)最佳值應用在工業(yè)爐運行中,可顯著提升工業(yè)爐運行效率,還可促使工業(yè)爐運行效率維持在較高且較穩(wěn)定的水平狀態(tài),同時可在很大程度上降低氮氧化合物排放量。

    5 結 論

    綜上所述,在海量傳感器數(shù)據(jù)與專家經(jīng)驗提供了許多機組運行狀態(tài)信息,以數(shù)據(jù)挖掘方法對信息資源進行加工利用,有利于工業(yè)爐運行優(yōu)化,并提高機組經(jīng)濟性與可靠性。因此,本文在運行優(yōu)化過程中引進了數(shù)據(jù)挖掘技術,提出了基于數(shù)據(jù)挖掘技術的工業(yè)爐運行優(yōu)化方法,并在關聯(lián)規(guī)則輔助下確定了運行優(yōu)化最佳值。同時對工業(yè)爐運行優(yōu)化方法進行了實際應用分析,結果表明,利用關聯(lián)規(guī)則挖掘確定的工業(yè)爐運行參數(shù)最佳值應用在工業(yè)爐運行中,可顯著提升工業(yè)爐運行效率,還可促使工業(yè)爐運行效率維持在較高且較穩(wěn)定的水平狀態(tài),同時可在很大程度上降低氮氧化合物排放量。

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