[发明专利]一种基于大数据的煤种智能识别方法

权利要求书

1.一种基于大数据的煤种智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤；

步骤1：

在电厂的燃料管理系统中，采集不同煤种在历史上不同时间的和收到基高位热值化验值，所述工业成分化验值包括收到基水分、收到基挥发分和收到基固定碳化验值；

步骤2：

计算不同煤种在历史上不同时间的收到基低位热值；

步骤3：

针对每一种煤的不同时间的历史数据，得到该种煤收到基挥发分、收到基固定碳和收到基低位热值的值域范围，进而得到不同煤种在不同收到基挥发分、收到基固定碳和收到基低位热值值域范围内的煤种特征数据样库；；

步骤4：将新化验的煤种工业成分的收到基挥发分和收到基固定碳，以及计算的收到基低位热值与已有的煤种特征数据样库的值域范围进行比对，通过收到基挥发分、收到基固定碳和收到基低位热值与煤种特征数据样库进行比对，从而自动识别出该煤种。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的煤种智能识别方法，其特征在于，所述步骤1具体为：

通过电厂对煤场中的煤进行工业成分化验，得到每个煤种成分的组成，即收到基水分M_ar、收到基挥发分V_ar和收到基固定碳FC_ar，同时得到该煤种的收到基高位热值Q_ar,gw；

不同的煤种由于工业成分不同，则该煤种的收到基高位热值不同，即煤种的收到基高位热值与工业成分之间有一定的关联关系，即：

Q_ar,gw＝f(M_ar，V_ar，FC_ar)。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的煤种智能识别方法，其特征在于，所述步骤2具体为：

煤种的收到基低位热值Q_ar,dw为：

Q_ar,dw＝Q_ar,gw-kM_ar

系数k为25.1；

则煤种的收到基低位热值与工业成分之间的关联关系简化为：

Q_ar,dw＝f(V_ar，FC_ar)。

4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的煤种智能识别方法，其特征在于，所述步骤3中：针对不同煤，收到基低位热值、收到基挥发分和收到基固定碳对应有不同的值域范围：

煤种