[发明专利]基于模糊控制的多目标吹灰优化方法、服务器和系统

说明书

技术领域

本发明涉及煤粉锅炉节能改造及信息控制领域，特别涉及一种基于模糊控制的多目标吹灰优化方法、服务器和系统。

背景技术

我国燃煤电站锅炉用煤的含灰量和含硫量均较高，容易形成受热面的玷污和积灰。积灰使受热面传热热阻增加、热交换恶化，使得传热效率降低。一般而言，与清洁状况相比，受到污染后锅炉效率将降低1%-2.5%，排烟温度升高十几度。因此对受热面吹扫是一种有效避免严重积灰或结渣的技术措施。

自20世纪70年代以来，随着计算机技术和硬件监测手段的发展，国内外已探索出多种吹灰优化方法。美国Lehigh大学利用热平衡、烟气温度测量、管壁温度和热流计测量等方法对灰污情况进行监测，提出不同优化目标的吹灰策略方案。华北电力大学自1997年开始承担国家电力公司重点科技项目，在国内率先进行了燃煤电站锅炉受热面污染监测理论与实践的研究工作。此外，重庆大学提出用人工神经网络法诊断电站锅炉受热面污染部位，但尚未见到在实践中得到验证的报道。华北电力大学另一个研究方面基于灰污热阻的定义式和换热管的微元分析，提出了新的在线监测模型，但其研究成果主要应用于管内积灰，对于电站锅炉来说，只有管式空气预热器为主要应用对象。

现阶段的吹灰优化指导系统往往只是通过某一个综合参数（如清洁因子）或几个参数，对受热面积灰污染状态进行监测，常用的建模方法有热平衡计算方法或神经网络法等。以上方法在建模过程中需要遵循一些比较苛刻的假设，而在应用中这些假设往往与电厂的实际状况不符。同时上述方法没有综合考虑影响吹灰的其他因素，对吹灰成本、锅炉汽温、锅炉效率等其他运行因素考虑较少。因此它们得到的吹灰的判定结果无法与实际的吹灰需要达成一致。

由于吹灰相关因素的不确定性、复杂性和耦合性，试图建立一个精确的计算模型是十分困难的。对于锅炉受热面来说，何种程度为“脏”，何种程度为“干净”，本身就是一个模糊的概念，并无明确的界限，均为人为事先划定，因此无法对吹灰进行有效控制。

发明内容

本发明实施例提供一种基于模糊控制的多目标吹灰优化方法、服务器和系统。通过从电厂的实际情况出发，综合考虑受热面灰污状态以实现基于模糊控制的多目标吹灰优化，提高机组运行的经济性和安全性。

根据本发明的一个方面，提供一种基于模糊控制的多目标吹灰优化方法，包括：

根据实时采集到的现场数据，确定受热面的清洁因子、时间积分因子和对应的第一补充因子和第二补充因子，其中清洁因子与受热面的受污染程度相关联，时间积分因子与受热面的积灰速率相关联，第一补充因子与烟气温度相关联，第二补充因子与锅炉效率相关联；

分别将清洁因子、时间积分因子、第一补充因子和第二补充因子转换为模糊论域中的量化等级；

将清洁因子量化等级、时间积分因子量化等级输入预先设定的第一吹灰模糊控制模型，对第一吹灰模糊控制模型进行解算，以得到相对应的第一模糊控制输出信息；

将第一补充因子量化等级、第二补充因子量化等级输入预先设定的第二吹灰模糊控制模型，对第二吹灰模糊控制模型进行解算，以得到相对应的第二模糊控制输出信息；

将第一模糊控制输出信息、第二模糊控制输出信息输入预先设定的第三吹灰模糊控制模型，对吹灰模糊控制模型进行解算，以得到相对应的吹灰置信度；

将吹灰指令发送给PLC控制器，以便PLC控制器根据吹灰指令进行相应的吹灰操作。

在一个实施例中，清洁因子CF=k_sj/k_lx，其中k_sj为实际传热系数，k_lx为理想传热系数。

在一个实施例中，对于高温区受热面，第一补充因子为受热面出口烟温，第二补充因子为减温水量。

在一个实施例中，对于低温区受热面，第一补充因子为转向室烟温，第二补充因子为排烟温度。

在一个实施例中，在第一吹灰模糊控制模型中，清洁因子量化等级的权重大于时间积分因子量化等级的权重。

在一个实施例中，在第二吹灰模糊控制模型中，第一补充因子量化等级的权重大于第二补充因子量化等级的权重。

在一个实施例中，在第三吹灰模糊控制模型中，第一模糊控制输出信息的权重等于第二模糊控制输出信息的权重。

根据本发明的另一方面，提供一种基于模糊控制的多目标吹灰优化服务器，包括数据接收单元、清洁因子确定单元、时间积分因子确定单元、补充因子确定单元、转换单元、第一解算单元、第二解算单元、第三解算单元、指令生成单元和指令发送单元，其中：