[发明专利]一种基于电厂脱硫系统的数据运行优化方法有效

专利信息
申请号: 201910490848.X 申请日: 2019-06-06
公开(公告)号: CN110263988B 公开(公告)日: 2023-06-30
发明(设计)人: 金保昇;孔志伟;孙和泰;孙栓柱;张友卫;周春蕾;李逗;朱洁雯;张勇 申请(专利权)人: 东南大学;江苏方天电力技术有限公司
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q50/06
代理公司: 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 代理人: 王恒静
地址: 211102 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明公开了一种基于电厂脱硫系统的数据运行优化方法,该方法包括:获取电站实际运行系统一定时间段内的实际运行数据,并对所述实际运行数据进行预处理和回归分析;根据运行负荷划分不同工况,并进行数值模拟得到不同工况下脱硫系统整体的流场、温度、SO2组分分布情况;对燃煤电站脱硫系统所述实际运行数据进行大数据分析,得到确定工况下运行数据的最优区间;将大数据寻优结果在模拟结果中实践以检验寻优结果的准确性。本发明在建立神经网络预测模型之前首先对工况进行区分,这使得数据量减小,且能耗、除硫率输出参数与影响因子间关系相对明确而简单,有利于保证精度。
搜索关键词: 一种 基于 电厂 脱硫 系统 数据 运行 优化 方法
【主权项】:
1.一种基于电厂脱硫系统的数据运行优化方法,其特征在于,该方法包括:(1)获取电站实际运行系统一定时间段内的实际运行数据,并对所述实际运行数据进行预处理和回归分析;(2)根据运行负荷划分不同工况,数值模拟得到不同工况下脱硫系统整体的流场、温度、SO2组分分布情况;(3)对燃煤电站脱硫系统所述实际运行数据进行大数据分析,得到确定工况下运行数据的最优区间,具体包括:(31)对固定工况数据进行回归分析:依据去除单位质量SO2所消耗货币对预处理后数据进行回归计算,分析影响该工况下能耗差异的因素;(32)筛选影响因子:分析确定工况下对能耗影响最为关键的运行数据,选取其中符合预设阀值的运行数据作为影响因子集,所述影响因子集是所获得电站实际运行数据的子集;(33)搭建数学预测模型:以所述影响因子集参数数据为输入,采用神经网络构建数学预测模型,以所述预处理后得到的部分实际运行数据量为训练数据,输出为能耗评价指标;(34)审核预测模型:利用电站同工况下,除训练数据以外的其他实际运行数据量对同工况预测模型进行输出预测,设置合适误差线,判断模型的准确性,若审核通过进入步骤(35),否则回归步骤(33);(35)算法寻优:利用遗传算法寻找确定工况下所述预测模型局部和全局最优解,得到各个参数最优取值区间。(4)将数据分析寻优结果与数值模拟结果结合,依靠模拟结果对寻优结果进行再度模拟,判断其是否能够达到预设除硫目标。
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