[发明专利]基于数据驱动的循环流化床锅炉动态特性热力图构建方法

说明书

本发明提供一种基于数据驱动的循环流化床锅炉动态特性热力图构建方法，包括选取分析因素对应的数据作为选取数据；对所有选取数据进行平滑处理；基于趋势定量变化阈值限制的稳态工况段检测提取，获得稳态工况段；将稳态工况段时间区间内的分析因素对应的选取数据进行聚合，得到聚合后的分析因素数据：以5％～10％的锅炉最大连续蒸发量宽度划分负荷区间；边界状态标志在各荷区间内的所有稳态工况聚类为一个工况簇，计算每个工况簇中的分析因素间的相关系数；构建相关系数矩阵，即为热力图。本发明的构建方法能够在热力图中清晰准确的展示各因素间相关性特性，能够更加准确的指导控制策略及相关建模工作对系统输入量的选取和分析。

技术领域

本发明属于循环流化床锅炉领域，涉及动态特性热力图，特别涉及一种基于数据驱动的循环流化床锅炉动态特性热力图构建方法。

背景技术

循环流化床锅炉在实际运行过程中影响锅炉动态特性的因素众多，其中包括部分环境温度、负荷率、煤质等运行不可控环境因素，以及排烟氧含量、配风方式等运行可控参数。众多因素间存在着复杂的耦合关系，一些高校和电力科研院所对煤电机组能效敏感分析已经有了一定的研究。但多数处于仿真阶段，在实际优化项目上也有一定应用。如在大型燃煤机组上选用供电煤耗作为衡量标准，建立基于支持向量机的能耗分析模型，计算不同负荷区域各运行特征参数对供电煤耗的敏感性系数，在不同负荷下根据敏感性系数的不同采取不同的调控措施，但分析过程往往是确定一个单一目标，如锅炉效率，然后选取一定量的影响因素，分析各选取因素与目标间的相关性特征，但实际上各因素之间也存在复杂的耦合关系，而在敏感性分析确定某一目标的主导影响因素时，需要确定这一因素对目标相关系数的独立性，这就需要继续以这一因素作为目标与其他因素进行相关性分析。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于，提供一种基于数据驱动的循环流化床锅炉动态特性热力图构建方法，以解决现有技术中动态特性热力图精准度不足的技术问题。

为了解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案予以实现：

一种基于数据驱动的循环流化床锅炉动态特性热力图构建方法，该方法按照以下步骤进行：

步骤一，数据选取：

选取主蒸汽压力sp、主蒸汽温度st、主蒸汽流量sf、炉膛出口负压np、炉膛上部差压dp、风室压力wpo、一二次风比q12、排烟氧含量o、排烟温度smt、二次风机出口温度w2t、冷渣机频率lz、给煤量c、排渣比率hf、分离器温差tc和锅炉相对效率eta作为分析因素；

选取分析因素对应的数据作为选取数据；

步骤二，循环流化床锅炉稳态工况段聚类提取：

步骤201，对所有选取数据进行平滑处理；

步骤202，基于趋势定量变化阈值限制的稳态工况段检测提取，获得稳态工况段；

所述的趋势定量变化阈值限制约束条件为：

主蒸汽压力极值差小于均值的2％；

主蒸汽流量极值差小于均值的3％；

给煤量极值差小于均值的3％；

床温极值差小于均值的1％；

床压极值差小于均值的2％；

排烟氧含量极值差小于均值的5％；

数据连续时间长度大于10min且小于60min；

步骤203，将步骤202获得的稳态工况段时间区间内的分析因素对应的选取数据进行聚合，单个数据重复参与多段聚合，得到聚合后的分析因素数据：