[发明专利]一种燃气锅炉效率的确定方法和装置

权利要求书

1.一种燃气锅炉效率的确定方法，其特征在于，该方法包括：

S1：获取不同负荷时锅炉的运行参数；

S2：确定待训练人工神经网络的输入参数和输出参数；

S3：对获取的运行参数进行归一化处理；

S4：从各负荷对应的运行参数中选取预设数量的运行参数作为训练样本，其余的运行参数作为测试样本；

S5：使用训练样本对所述待训练人工神经网络进行训练得到仿真预测模型；

S6：将测试样本带入仿真预测模型得到仿真测试值，并判断仿真测试值与实际测试值之差是否在预设的允许范围内，若是，则确定仿真预测模型为燃气锅炉效率模型，否则执行步骤S4。

2.根据权利要求1所述燃气锅炉效率的确定方法，其特征在于，步骤S2的具体过程包括：

以燃气消耗率和机组负荷作为人工神经网络的输入参数，以总空气量、一次风风量、二次风风量、炉膛出口氧气浓度作为影响参数，以锅炉效率作为人工神经网络的输出参数。

3.根据权利要求1所述燃气锅炉效率的确定方法，其特征在于，该方法还包括：

N1：根据锅炉可控运行参数与燃烧特性之间的关系，将人工神经网络确定为3层；

N2：采用遗传算法对上述3层人工神经网络进行优化获得待训练人工神经网络。

4.根据权利要求3所述燃气锅炉效率的确定方法，其特征在于，步骤N2的具体过程包括：对人工神经网络的权值和阈值进行优化。

5.一种燃气锅炉效率的确定装置，其特征在于，该装置包括：数据获取模块、参数确定模块、归一处理模块、样本确定模块、网络训练模块和模型判断模块，其中，

所述数据获取模块，用于获取不同负荷时锅炉的运行参数；

所述参数确定模块，用于确定待训练人工神经网络的输入参数和输出参数；

所述归一处理模块，用于对获取的运行参数进行归一化处理；

所述样本确定模块，用于从各负荷对应的运行参数中选取预设数量的运行参数作为训练样本，其余的运行参数作为测试样本；

所述网络训练模块，用于使用训练样本对所述待训练人工神经网络进行训练得到仿真预测模型；

所述模型判断模块，用于将测试样本带入仿真预测模型得到仿真测试值，并判断仿真测试值与实际测试值之差是否在预设的允许范围内，若是，则确定仿真预测模型为燃气锅炉效率模型，否则触发所述样本确定模块。

6.根据权利要求5所述燃气锅炉效率的确定装置，其特征在于，所述参数确定模块具体用于确定以燃气消耗率和机组负荷作为人工神经网络的输入参数，以总空气量、一次风风量、二次风风量、炉膛出口氧气浓度作为影响参数，以锅炉效率作为人工神经网络的输出参数。

7.根据权利要求5所述燃气锅炉效率的确定装置，其特征在于，所述装置还包括：网络设计模块，

用于根据锅炉可控运行参数与燃烧特性之间的关系，将人工神经网络确定为3层，以及采用遗传算法对上述3层人工神经网络进行优化获得待训练人工神经网络。

8.根据权利要求7所述燃气锅炉效率的确定装置，其特征在于，所述网络设计模块对人工神经网络的权值和阈值进行优化。

9.一种可读介质，其特征在于，该可读介质包括执行指令，当电子设备的处理器执行所述执行指令时，所述电子设备执行如权利要求1至4中任一所述燃气锅炉效率的确定方法。

10.一种电子设备，其特征在于，该电子设备包括：处理器、存储器和总线；所述存储器用于存储执行指令，所述处理器与所述存储器通过所述总线连接，当所述电子设备运行时，所述处理器执行所述存储器存储的所述执行指令，以使所述处理器执行如权利要求1至4中任一所述燃气锅炉效率的确定方法。