[发明专利]一种循环流化床锅炉动态床温预测系统及方法

权利要求书

1.一种循环流化床锅炉动态床温预测系统，通过建立循环流化床锅炉动态床温的预测模型，充分考虑在不同负荷段下循环流化床锅炉机组的延迟、惯性和蓄热差异，提高精度，对锅炉机组的安全、环保运行和控制系统进行优化，其特征在于，所述系统包括：

最小二乘支持向量机建模模块；

数据选取与预处理模块；

动态阶寻优模块；

动态床温预测模块及DCS系统与数据库；

所述DCS系统与数据库与所述数据选取与所述预处理模块、动态床温预测模块连接，所述数据选取与预处理模块与所述最小二乘支持向量机建模模块，所述最小二乘支持向量机建模模块与所述动态床温预测模块双向连接；

所述最小二乘支持向量机建模模块构建最小二乘支持向量机模型；

最小二乘支持向量机模型为：

y(k)＝f[y(k-1),......,y(k-p)；x₁(k),......,x₁(k-m)；x₂(k),......,x₂(k-n)](1)

构建所述最小二乘支持向量机模型中，采用高斯径向基函数核，即

K(x,x_i)＝exp(-||x-x_i||²/σ²)

其中所述x(k)是模型的输入量，所述x₁(k)，...，x₁(k-m)与所述x₂(k)，...，x₂(k-n)分别为循环流化床锅炉中对应采样时刻决定床温的给煤量、一次风量；所述y(k)为当前床温输出；所述y(k-1)，...，y(k-p)表示历史床温输出，所述p、m、n分别代表历史床温动态阶次、一次风量动态阶次和给煤量动态阶次，所述σ为一个位置参数。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，

所述最小二乘支持向量机建模模块用于建立最小支持向量机算法床温模型；

所述DCS系统与数据库将机组运行的历史数据传输给所述数据选取与预处理模块；所述DCS系统与数据库将机组实时运行数据传输给所述动态床温预测模块；

所述数据选取与预处理模块对历史数据处理，选取出的训练数据；

所述动态阶寻优模块对选取出的训练数据进行处理，确定最佳动态阶组；

所述床温动态预测模块，根据所述最小二乘支持向量机建模模块建立的最小支持向量机算法床温模型及机组实时运行数据预测动态床温值。

3.一种循环流化锅炉动态床温预测方法，利用上述步骤1-2之一所述的一种循环流化锅炉动态床温预测系统，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1)利用所述最小二乘支持向量机建模模块构建最小二乘支持向量机模型；

步骤2)利用所述数据选取与预处理模块，选取最小二乘支持向量机建模模块中最小二乘支持向量机算法训练数据；

步骤3)所述动态阶寻优模块根据步骤1)建立的最小二乘支持向量机模型，对所述步骤2)确定的训练数据中的动态阶最优值进行选取；

步骤4)所述动态床温预测模块根据步骤3)选取的最优动态阶最优值与锅炉实时运行的输入数据，预测出动态床温值；

所述步骤1)最小二乘支持向量机模型为：

y(k)＝f[y(k-1),......,y(k-p)；x₁(k),......,x₁(k-m)；x₂(k),......,x₂(k-n)] (1)

构建所述最小二乘支持向量机模型中，采用高斯径向基函数核，即

K(x,x_i)＝exp(-||x-x_i||²/σ²)

其中所述x(k)是模型的输入量，所述x₁(k)，...，x₁(k-m)与所述x₂(k)，...，x₂(k-n)分别为循环流化床锅炉中对应采样时刻决定床温的给煤量、一次风量；所述y(k)为当前床温输出；所述y(k-1)，...，y(k-p)表示历史床温输出，所述p、m、n分别代表历史床温动态阶次、一次风量动态阶次和给煤量动态阶次，所述σ为一个位置参数。