[发明专利]基于Takagi-Sugeno型模糊规则的火电厂球磨机制粉系统出力预测方法有效
申请号: | 201310148681.1 | 申请日: | 2013-04-25 |
公开(公告)号: | CN103235885A | 公开(公告)日: | 2013-08-07 |
发明(设计)人: | 曹晖;王燕霞;张彦斌;贾立新;司刚全 | 申请(专利权)人: | 西安交通大学 |
主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00 |
代理公司: | 西安智大知识产权代理事务所 61215 | 代理人: | 何会侠 |
地址: | 710049*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 takagi sugeno 模糊 规则 火电厂 球磨机 制粉 系统 出力 预测 方法 | ||
技术领域
本发明涉及火电厂球磨机制粉系统出力预测方法,具体涉及一种基于Takagi-Sugeno型模糊规则的火电厂球磨机制粉系统出力预测方法。
背景技术
在我国火力发电厂中,球磨机制粉系统是锅炉的主要辅助设备,应用十分广泛。同时,球磨机制粉系统还是高耗能设备,耗电量约占厂用电量的15%~25%,其运行效率直接影响到火电厂的经济效益。制粉系统的出力是指其制备煤粉的能力,由制粉量的多少来衡量,而制粉量的大小决定着煤粉仓粉位的高低。当粉位达到一定高度时,说明制备的煤粉已满足当前机组负荷下锅炉燃烧的需求,则停止制粉系统的运行,这样既可以降低制粉系统能耗还可以延长设备的使用寿命。
对于制粉出力的测量,传统方法都是通过煤粉浓度来间接反映。目前对于煤粉浓度的测量,国内外应用较多的方法有热平衡法、称重法、微波法、光电检测法、激光法、等速取样法、混合压差法、速度差压法、光纤探头法、感应电势法等。其中,热平衡法是通过测量风粉混合前空气的温度、风粉混合前煤粉的温度、风粉混合后煤粉和空气的温度,继而利用能量守恒定律计算出煤粉管道中煤粉与空气的比值,该方法原理简单,但测量周期较长,实时性较差。称重法是利用给粉机出口安装的冲板流量计测量单位时间内的给粉量,同时采用压差法测量风速,从而得到单位时间内的空气量和粉量,最终得到煤粉浓度,该方法虽然原理简单,但是冲板流量计磨损较为严重。微波法利用不同浓度的煤粉流对微波信号产生的影响程度不同的原理来测量煤粉浓度,该方法虽然精度较高,但是其设备成本高,而且还需要解决实际安装位置的问题。光电检测法是将运动微粒对光的感应信号经过光电转换、模数转换后计算得到煤粉浓度。激光法是利用煤粉对激光光通量的影响来测量煤粉浓度。以上两种精度虽然较高,但是探头结灰问题限制了此方法的应用。等速取样法具有测量准确、通用性强的特点,但它不能实时测量造成了其在应用上的局限性。混合压差法的原理虽然简单,且易实现,但是需要测量的数据较多,计算量较大。速度差压法无法适用流体有加速度的情况。光纤探头法虽然信噪比高、设计简单,但它的测量范围有一定的限制。感应电势法在软件和硬件方面尚不完善。
如前所述,对于煤粉浓度的测量,虽然方法较多,但是各种方法的缺点和适用条件造成了它们在应用上的局限性。而且上述方法都是采用单一信号来反映制粉出力,然而制粉系统是一个多变量、非线性、强耦合、大时滞的对象,其测量模型不是一成不变的,在实际运行过程中,测量模型参数也会因煤质、煤种、钢球装载量的变化而发生漂移,单纯利用一种信号来反映制粉系统出力存在缺陷。
发明内容
为了克服上述现有技术存在的不足,本发明的目的在于提供一种基于Takagi-Sugeno型模糊规则的火电厂球磨机制粉系统出力预测方法,实现对制粉出力的准确预测,从而对机组当前负荷下制粉系统运行时间进行估计,这样不仅可降低系统能耗,而且延长设备的使用寿命,从而在安全运行的前提下,提高火电厂的经济效益。
为了达到上述目的,本发明所采用的技术方案是:
一种基于Takagi-Sugeno型模糊规则的火电厂球磨机制粉系统出力预测方法,步骤如下:
步骤1:首先火电厂球磨机制粉系统采集信号数据构成现场历史数据库D,该数据库D包括六个变量:磨机负荷BML、磨机出入口压差BMDP、磨机入口负压BMIP、磨机出口温度BMOT、磨机通风量BMV和磨机出力BMPC;这样,数据库D是一个六维数据库,其中由磨机负荷BML,磨机出入口压差BMDP,磨机入口负压BMIP,磨机出口温度BMOT,磨机通风量BMV所组成的集合{BML,BMDP,BMIP,BMOT,BMV}是Takagi-Sugeno型模糊规则前件集合,而磨机出力BMPC是Takagi-Sugeno型模糊规则后件;
步骤2:火电厂球磨机制粉系统采用核密度聚类方法对数据库D进行聚类分析,具体如下:
先从数据库D中抽取一个未处理过的对象p作为初始对象,并根据对象间的相似度度量搜索其ε邻域Nε(p),若Nε(p)包含的对象不少于Tm个,则p是一个核心对象并建立新簇Cv,并将Nε(p)中所有点归入Cv中;ε和Tm是设定的阈值,对象的相似度度量表达式为:
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