[发明专利]一种基于智能可视化技术的电厂锅炉操作优化系统及方法

说明书

本发明公开了一种基于智能可视化技术的电厂锅炉操作优化系统及方法，该系统通过采集锅炉原始生产数据；建立人工神经网络映射降维模型，将多维空间的锅炉原始生产数据降维映射到二维映射平面；通过列队竞争算法进行训练与学习，求解得到模型参数数据；在二维映射平面上绘制出锅炉多维空间数据点的分布和多优化目标的等值线；运用图像识别技术自动识别出锅炉二维映射平面的多优化目标等值线的最优点和稳定优化区域；将预报的最优点逆映射到锅炉原始生产数据的多维空间，得到操作优化指导数据；指导锅炉生产运行操作，并检验其优化效果。本发明能实现锅炉操作数据的可视化，并解决了锅炉的多目标优化问题，能有效提高锅炉的运行效率。

技术领域

本发明涉及锅炉操作优化技术领域，尤其涉及一种基于智能可视化技术的电厂锅炉操作优化系统及方法。

背景技术

针对锅炉操作多目标优化和有指标约束的优化问题，以及确定出稳定的优化区域，目前的技术存在一些难题。一是燃煤锅炉的操作优化主要包括提高锅炉燃烧效率和降低氮氧化物等污染物排放的优化，这是一个多目标优化的问题，且燃煤锅炉的燃烧过程是复杂的非线性过程，影响燃烧的参数非常多且这些参数之间存在极其复杂的耦合关系。二是锅炉操作优化应同时搜寻到优化点和稳定优化区域，以确保锅炉操作优化经济安全。

目前国内外锅炉操作燃烧优化调整技术主要为三类：通过在线检测技术提供锅炉燃烧的重要参数、通过对受热面、燃烧器等设备的改造实现燃烧优化调整、通过采用先进的控制思想或人工智能技术实现锅炉的燃烧优化。由于传统的设备改造技术应用比较多，其工期长，成本高，从根本不能解决锅炉运行效率问题，因此，目前国内外关于燃烧优化的研究多集中在最优化理论的研究，主要基于模型预测和多目标优化技术方面，具有很明确的优化目标，可以提高燃烧效率、降低污染排放量。但是由于锅炉效率是多因素相互影响的因素的平衡，涉及的理论复杂，这些理论应用较少且不成熟，未能实现解决锅炉操作多目标优化和有指标约束的优化问题，以及确定出稳定的优化区域。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷，提供一种基于智能可视化技术的电厂锅炉操作优化系统及方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

本发明提供一种基于智能可视化技术的电厂锅炉操作优化系统，该系统包括以下单元：

锅炉数据采集单元，用于通过OPC协议采集锅炉原始生产数据；

锅炉专用数据管理单元，用于管理和存储锅炉原始生产数据、模型参数数据和操作优化指导数据；

人工神经网络映射降维模型单元，用于建立人工神经网络映射降维模型，将多维空间的锅炉原始生产数据降维映射到二维映射平面；

列队竞争算法训练与学习单元，用于将人工神经网络映射模型的模型参数求解转换为非线性优化问题，通过列队竞争算法进行训练与学习，求解得到模型参数数据；

多目标函数平面等值线单元，用于在二维映射平面上绘制出锅炉多维空间数据点的分布和多优化目标的等值线；

图像识别技术预报优化点单元，用于运用图像识别技术自动识别出锅炉二维映射平面的多优化目标等值线的最优点和稳定优化区域；

逆映射算法单元，用于将预报的最优点逆映射到锅炉原始生产数据的多维空间，得到操作优化指导数据，操作优化指导数据为多维空间下表示的优化点和稳定优化区域；

锅炉操作优化指导单元，用于根据操作优化指导数据指导锅炉生产运行操作，并检验其优化效果。

进一步地，本发明的锅炉原始生产数据包括：给煤量、煤低位发热量、给水流量、一次风量、二次风量、氧量、锅炉燃烧效率、氮氧化物NOx排放量；