一种燃煤电站锅炉用人工智能吹灰系统.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CN109140474A(43)申请公布日2019.01.04(21)申请号201811055025.6(22)申请日2018.09.11(71)申请人北京巴布科克·威尔科克斯有限公司地址100043北京市石景山区石景山路36号(72)发明人张日(51)Int.Cl.F23J3/00(2006.01)权利要求书1页说明书7页附图7页(54)发明名称一种燃煤电站锅炉用人工智能吹灰系统(57)摘要本发明公开了一种基于机器学习算法的燃煤电站锅炉人工智能吹灰系统。具体为，通过网络采集各种燃煤电站锅炉的相关数据，经过系统预处理并提取有效特征并存入数据库。进一步的，系统机器学习模块模仿人类的学习方式从数据库数据中学习并总结出不同类型锅炉在各种工况下的最优吹灰策略，并智能地指挥吹灰器高效运行。本发明与国内电厂现有的各种控制系统兼容，并有效地解决了传统吹灰控制系统只针对特定任务进行硬编码所导致的吹灰判断不准、效果不尽如人意等缺陷，极大地提高锅炉的吹灰效率，有效延长锅炉受热面的使用寿命，部署方便、成本低，对我国燃煤发电厂的经济效益和环保效益提升巨大。CN109140474ACN109140474A权利要求书1/1页1“.一种燃煤电站锅炉用人工智能吹灰系统”，其特征在于：1）分布式网络布局（如图1所示），突破地理限制，实现吹灰经验全局共享；2）围绕电站锅炉机组采集相关的设计、建造、建设、运行、管理等领域的相关信息构建分布式数据库系统；3）以机器学习算法模块为核心；4）通过机器学习总结经验，从而对不同类型电站锅炉受热面积灰、结焦的趋势作出准确判断，并及时输出正确的吹灰策略；5）与已投入运行的传统吹灰控制系统兼容；6）机器学习模块会根据技术服务反馈和电厂维护经验信息对各种吹灰策略进行评估，不断进行自我修正以逼近最佳吹灰策略。2.如权利要求1特征1）所述，“一种燃煤电站锅炉用人工智能吹灰系统”其特征在于，基于先进的互联网技术，实现电站锅炉设备制造、设计、建设、生产运行和管理单位的网络互联，从而有效地支持在不同电厂以及不同锅炉机组之间分享各自的经验数据和吹灰策略。3.如权利要求1特征2）所述，“一种燃煤电站锅炉用人工智能吹灰系统”，其特征在于，使用可靠的关系数据库系统广泛收集电站锅炉设备设计、制造、建设、生产运行和管理领域的相关信息,进一步地，在此基础上提取有效特征生成高效的数据模型,其关系数据模型示意见图4。4.如权利要求1特征3）所述，“一种燃煤电站锅炉用人工智能吹灰系统”的核心主要是采用Python语言开发的基于机器学习算法的人工智能模块，可以稳定高效地跨平台运行于各种常用软件和硬件环境下，其软件流程设计见图5。5.如权利要求1特征4）所述，“一种燃煤电站锅炉用人工智能吹灰系统”的人工智能模块利用关系数据模型作为样本进行学习、训练，随着样本数据的积累，人工智能模块输出的吹灰策略会趋向于最优，即使是同一台锅炉，在不同时间、不同工况条件下，人工智能系统也会根据实际情况随时调整，有针对性地推送不同的吹灰策略。6.如权利要求1特征5）所述，“一种燃煤电站锅炉用人工智能吹灰系统”与各种传统的吹灰控制系统并不冲突，相反，它可以利用已有的控制系统产生的数据信息和电厂DCS或DAS系统的运行控制数据一起导入系统的数据库，然后以此为训练样本进行学习，无需单独建立数据采集和控制系统，避免了重复建设，节约用户成本。7.如权利要求1特征6）所述，“一种燃煤电站锅炉用人工智能吹灰系统”设计了开放性的信息采集接口，不仅收集利用来自于电厂DCS或DAS控制系统的各种动态数据，还可以收集其它静态数据，包括锅炉维修记录、设备制造商的设计资料和现场服务数据、锅炉配件的更新等信息，同时本人工智能系统超越了传统智能系统只依赖于单台锅炉运行时的局部测点数据的局限，从空间和时间两个维度上广泛收集信息，为实现人工智能构建了坚实的数据基础。2CN109140474A说明书1/7页一种燃煤电站锅炉用人工智能吹灰系统技术领域[0001]本发明涉及各种类型和参数的燃煤电站锅炉吹灰技术领域，尤其涉及一种基于机器学习算法的燃煤电站锅炉人工智能吹灰决策方法。背景技术[0002]我国电力行业主要依赖燃煤发电。煤粉在炉内燃烧的过程中，除部分结渣下落从排渣口排出外，还有一部分未充分燃烧的挥发份、碳粒、灰分等随烟气进入受热面，并在受热面上冷却、吸附、粘连，形成结焦和积灰。钾、钠等碱金属气体在管壁上凝结后与烟气中的三氧化硫、飞灰中的氧化物发生反应后生成复合硫酸盐导致受热面热阻增加、热效率下降。因为积焦的导热系数约为0.116w/(m2℃)，仅为锅炉用钢材导热系数的约1/600，极大地降低了受热面的导热能力，导致热能无法被有效吸收，锅炉热效率下降