一种锅炉燃烧状态诊断方法、系统及存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113239612A(43)申请公布日2021.08.10(21)申请号202110370388.4G06N3/08(2006.01)(22)申请日2021.04.07G06F111/10(2020.01)G06F113/08(2020.01)(71)申请人华南理工大学G06F119/08(2020.01)地址510640广东省广州市天河区五山路G06F119/14(2020.01)381号(72)发明人董美蓉叶托陆继东龙嘉健郭子申(74)专利代理机构广州市华学知识产权代理有限公司44245代理人王东东(51)Int.Cl.G06F30/27(2020.01)G06F30/28(2020.01)G06K9/62(2006.01)G06N3/04(2006.01)权利要求书1页说明书5页附图2页(54)发明名称一种锅炉燃烧状态诊断方法、系统及存储介质(57)摘要本发明公开了一种锅炉燃烧状态诊断方法、系统及存储介质，包括如下步骤：构建模拟燃烧状态库：利用历史数据通过数值模拟方法获得锅炉燃烧的物理场数据信息，并通过特征选择获取能表达锅炉燃烧物理场的模拟数据特征值，然后通过聚类表征燃烧状态实现模拟燃烧状态库的构建；构建燃烧特征值预测模型：利用与燃烧特征相关的历史数据及模拟数据特征值构建燃烧特征值预测模型，并在线计算获得锅炉实时燃烧特征值；燃烧状态实时诊断：利用分类器将锅炉实时燃烧特征值于模拟燃烧状态库进行匹配，识别样本燃烧状态。本发明可有效提高锅炉燃烧过程中物理场信息数据的获取能力和精确度，避免数值模拟过程消耗的大量时间，有效的提高锅炉燃烧状态诊断效果。CN113239612ACN113239612A权利要求书1/1页1.一种锅炉燃烧状态诊断方法，其特征在于，包括：构建模拟燃烧状态库：利用历史数据通过数值模拟方法获得锅炉燃烧的物理场数据信息，并通过特征选择获取能表达锅炉燃烧物理场的模拟数据特征值，然后通过聚类表征燃烧状态实现模拟燃烧状态库的构建；构建燃烧特征值预测模型：利用与燃烧特征相关的历史数据及模拟数据特征值构建燃烧特征值预测模型，并在线计算获得锅炉实时燃烧特征值；燃烧状态实时诊断：利用分类器将锅炉实时燃烧特征值于模拟燃烧状态库进行匹配，识别样本燃烧状态。2.根据权利要求1所述的锅炉燃烧状态诊断方法，其特征在于，所述物理场包括速度场、温度场及浓度场。3.根据权利要求1所述的锅炉燃烧状态诊断方法，其特征在于，所述数值模拟方法具体为：采集参数构建锅炉物理模型，所述参数包括锅炉实际结构、各受热面布置情况、风道烟道布置情况以及燃烧器喷口类型和位置及运行数据；采用计算流体动力学耦合化学反应方法对锅炉内燃烧过程进行模拟。4.根据权利要求1所述的锅炉燃烧状态诊断方法，其特征在于，采用卷积池化实现特征选择。5.根据权利要求1所述的锅炉燃烧状态诊断方法，其特征在于，所述聚类表征燃烧状态采用K‑means聚类算法。6.根据权利要求1所述的锅炉燃烧状态诊断方法，其特征在于，所述构建燃烧特征值预测模型采用神经网络。7.根据权利要求1‑6任一项所述的锅炉燃烧状态诊断方法，其特征在于，所述分类器匹配具体为KNN算法。8.一种锅炉燃烧状态诊断系统，其特征在于，包括构建模拟燃烧状态库模块：利用历史数据通过数值模拟方法获得锅炉燃烧的物理场数据信息，并通过特征选择获取能表达锅炉燃烧物理场的特征值，然后通过聚类表征燃烧状态实现模拟燃烧状态库的构建；构建燃烧特征值预测模型模块：利用与燃烧特征相关的历史数据及模拟数据特征值构建燃烧特征值预测模型，并在线计算获得锅炉实时燃烧特征值；燃烧状态实时诊断模块，利用分类器匹配识别样本燃烧状态。9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，该计算机程序执行时实现上述任意一项所述锅炉燃烧状态诊断方法。2CN113239612A说明书1/5页一种锅炉燃烧状态诊断方法、系统及存储介质技术领域[0001]本发明涉及锅炉状态监测领域，具体涉及一种锅炉燃烧状态诊断方法、系统及存储介质。背景技术[0002]炉膛燃烧状态直接影响锅炉运行调整。随着火电机组在电网负荷调峰方面的作用越来越突出，锅炉机组需要频繁地升降负荷，这加剧了炉内燃烧情况的复杂性和燃烧控制的难度；另外，煤质变化也造成燃烧状态的多变。炉膛燃烧状态不稳定，不仅会影响锅炉效率，还会在燃烧过程中增加污染物生成。为了能及时、灵敏、可靠地诊断炉内燃烧状态，防止事故发生，这都对实时诊断炉内燃烧状态提出了新的要求。[0003]锅炉智能运行的核心是组织安全、稳定、优质的燃烧，控制的先决条件为准确的燃烧状态诊断。目前我国大部分锅炉机组基本配置了分布式控制系统(DCS)，具备海量检测数据资源，虽然炉膛火焰监视和控制