[发明专利]锅炉吹灰方法、装置和计算机可读存储介质

说明书

本发明公开了一种锅炉吹灰方法、装置和计算机可读存储介质，涉及火力发电技术领域。锅炉吹灰方法包括：获取表示当前锅炉运行状态的特征；将获取的特征输入到预先训练的预测模型中，得到预测的烟温，预测模型用于预测清洁工况的锅炉在当前锅炉运行状态下的烟温；将当前锅炉的实际烟温与预测的烟温之差作为积灰度；根据积灰度确定吹灰操作的执行策略。本发明根据锅炉运行状态的特征预测当前锅炉的积灰度，并确定相应的吹灰执行策略。从而，通过数据驱动的方式实现了吹灰控制，提高了积灰度预测的准确性，优化了吹灰效果。

技术领域

本发明涉及火力发电技术领域，特别涉及一种锅炉吹灰方法、装置和计算机可读存储介质。

背景技术

燃煤发电是主要发电方式之一。许多电厂的燃用煤种与设计煤种存在巨大差距，这可能导致锅炉受热面严重积灰和结渣，给机组的正常运行带来较大的安全隐患。因此，大型锅炉配有吹灰器以吹灰清渣。大多数电厂根据经验制定按时、定量的吹灰模式。

发明内容

发明人经过分析后发现，由于缺乏炉内实时积灰的直观数据，大多数电厂根据经验制定的吹灰模式并不合理。吹灰不足会引起受热面的传热性能下降，而吹灰次数过多会导致蒸汽的浪费以及对受热面造成冲蚀。因此，如何建立积灰度监测模型并基于实时监测结果制定合理的吹灰方案，成为大型火电机组需要解决的难题。

本发明实施例所要解决的一个技术问题是：如何提供一种有效的吹灰方案。

根据本发明一些实施例的第一个方面，提供一种锅炉吹灰方法，包括：获取表示当前锅炉运行状态的特征；将获取的特征输入到预先训练的预测模型中，得到预测的烟温，预测模型用于预测清洁工况的锅炉在当前锅炉运行状态下的烟温；将当前锅炉的实际烟温与预测的烟温之差作为积灰度；根据积灰度确定吹灰操作的执行策略。

在一些实施例中，锅炉吹灰方法还包括：从锅炉在清洁工况下的运行状态的历史数据中提取特征，形成训练数据，训练数据的标记值为锅炉的烟温；采用训练数据对用于回归预测的机器学习模型进行训练，获得预测模型。

在一些实施例中，机器学习模型为随机森林模型，随机森林模型中的决策树为分类与回归树CART模型。

在一些实施例中，根据积灰度确定吹灰操作的执行策略包括：获取积灰度随时间变化的曲线以及曲线上的门限点；根据曲线，确定当前的积灰度对应的时间与曲线上的门限点对应的时间之间的时长；确定在时长后执行吹灰操作的执行策略。

在一些实施例中，曲线上存在多个门限点，每个门限点对应一种吹灰模式；根据曲线，确定当前的积灰度对应的时间与曲线上的每个门限点对应的时间之间的时长；确定在每个时长后执行相应的吹灰操作的执行策略。

在一些实施例中，锅炉吹灰方法还包括：获取锅炉的运行状态的历史数据，并标记每个历史数据相对于上一次吹灰操作的时间；以相对于上一次吹灰操作的时间作为横坐标、积灰度作为纵坐标，对历史数据进行拟合，获得积灰度随时间变化的曲线。

在一些实施例中，锅炉吹灰方法还包括：根据锅炉的运行状态的历史数据，确定执行吹灰操作后积灰度的下降值；根据积灰度的下降值的均值确定积灰度阈值，以便将曲线上积灰度阈值所对应的点作为门限点。

在一些实施例中，特征包括锅炉壁温、负荷、蒸汽压力、主蒸汽温度、再热蒸汽温度、减温水流量、炉膛负压、氧量、烟道飞灰含碳量中的一种或多种。

根据本发明一些实施例的第二个方面，提供一种锅炉吹灰装置，包括：特征获取模块，被配置为获取表示当前锅炉运行状态的特征；烟温预测模块，被配置为将获取的特征输入到预先训练的预测模型中，得到预测的烟温，预测模型用于预测清洁工况的锅炉在当前锅炉运行状态下的烟温；积灰度确定模块，被配置为将当前锅炉的实际烟温与预测的烟温之差作为积灰度；策略确定模块，被配置为根据积灰度确定吹灰操作的执行策略。