[发明专利]一种基于周期滚动优化的火电厂磨机负荷预测方法

说明书

本发明公开了一种基于周期滚动优化的火电厂磨机负荷预测方法，用以解决火电厂磨机负荷难以检测的问题；该方法采取对磨机噪声、振动等多个相关参数首先进行周期滚动优化，然后建立基于周期特征的约简最小二乘支持向量机模型实现对磨机负荷的预测；该方法利用相关参数的周期性特征，具有复杂度低、预测精度高、利于在线应用等优点，为火电厂制粉系统的安全、经济运行提供可靠保障。

技术领域

本发明涉及一种火电厂磨机的负荷预测方法，特别涉及一种基于周期滚动优化的火电厂磨机负荷预测方法，该方法采用建立周期参数序列、滚动优化及基于周期特征的约简最小二乘支持向量机等技术手段，能够在线实时预测火电厂的磨机负荷。

背景技术

制粉系统是火力发电厂的主要辅助系统之一，而磨机是制粉系统的关键设备。磨机能否正常运行以及是否运行在最佳工况，直接关系到制粉系统的工作效率。对磨机内的负荷变化进行有效预测从而进行优化控制，可大幅度降低电耗、钢耗，增加磨机出力，降低噪声，减少粉尘污染，提高运行效率。因此如何准确预测磨机负荷成为关键和难点。

由于磨机工作环境差，粉尘污染大，内部环境恶劣，因此无法直接测量，只能通过间接法进行预测。目前，应用较多的磨机负荷预测方法有磨音法、振动法以及功率法。现有磨音法是通过单个声音传感器简单检测磨机噪声声强来判断其负荷，缺点是检测精度不高，未能有效去除背景噪声干扰，特别是当多台磨机同时在一个车间内运行时，临近磨机运行时所发出的噪声会严重影响负荷检测的准确性。振动法是利用磨机运转时，研磨体和物料偏于磨机的一侧，磨机的转动部分处于严重的不平衡状态，造成不平衡的离心力，并使磨机系统振动，磨机在转速不变时其振动强度与被磨物料量的多少有关这一特性检测的；振动法的不足在于线性度差，准确度不高。功率法的思路是通过测量磨机运行时电机所消耗的功率来判断磨机内的负荷。在实际应用中，是测量磨机的工作电流。此种方法的不足之处在于磨机的工作电流在整个工作过程中，变化不是很大，测量灵敏度低。

目前磨机负荷的检测方法中，大多采用单一信号来反应负荷情况，然而制粉系统多个参数信息共同对预测模型产生影响，所以有必要在软测量模型建立过程中综合利用多个参数信息，从而获得对磨机负荷更准确的估计。此外更重要的是在以往的软测量模型中，其忽略了磨机运行过程中具有的周期性，没有充分利用磨机的周期信息，未能实现对磨机负荷更准确的预测，同时也造成了模型过于复杂，模型建立和预测时间过长的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种火电厂磨机的负荷检测方法，用以解决火电厂磨机负荷难以预测的问题，该方法采用建立周期参数序列、滚动优化及基于周期特征的约简最小二乘支持向量机等技术手段，实现对各参数信息的综合利用，在模型建立过程中显著改善模型建立时间，降低模型复杂度，缩减模型预测时间，最终能够在线实时预测火电厂的磨机负荷。

为了实现上述任务，本发明采取如下的技术解决方案：

一种基于周期滚动优化的火电厂磨机负荷预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

1)每秒采集一次相关参数，包括磨机噪声E_nos、磨机振动E_vib、磨机电机电流I_mil、磨机出入口差压P_dif、磨机入口负压P_neg、磨机出口温度T_out和排粉机电机电流I_pow，其中磨机噪声E_nos和磨机振动E_vib分别为特征频段内的噪声和振动信号能量；