[发明专利]一种燃气锅炉效率的确定方法和装置

说明书

本发明公开了一种燃气锅炉效率的确定方法和装置，该方法包括：S1：获取不同负荷时锅炉的运行参数；S2：确定人工神经网络的输入和输出参数；S3：进行归一化处理；S4：确定待训练人工神经网络；S5：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；S6：使用训练样本对待训练人工神经网络进行训练得到仿真预测模型；S7：将测试样本带入仿真预测模型得到仿真测试值，判断仿真测试值与实际测试值之差是否在预设允许范围内，若是，确定仿真预测模型为燃气锅炉效率模型，否则执行S5。本发明通过人工神经网络建立锅炉燃烧效率模型，从而为燃气锅炉燃烧效率优化提高提供了基础。

技术领域

本发明涉及锅炉技术领域，特别涉及一种基于人工神经网络优化燃气锅炉效率的方法和装置。

背景技术

近年来，随着国家对节能环保要求越来越高，燃气锅炉越来越受到大家关注。锅炉燃烧效率作为燃气锅炉性能的一项重要指标，大多数情况下，通过燃烧调整试验研究法、数值模拟仿真法进行研究，但是上述两种方法限于现场试验条件、人员素质、模型适用度等，锅炉效率有待进一步提升。

发明内容

本发明实施例提供了一种燃气锅炉效率的确定方法和装置，通过人工神经网络建立锅炉燃烧效率模型，从而为燃气锅炉燃烧效率优化提高提供了基础。

第一方面，本发明实施例提供了一种燃气锅炉效率的确定方法，该方法包括：

S1：获取不同负荷时锅炉的运行参数；

S2：确定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随机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。

优选地，

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。

优选地，

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。

优选地，

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。

第二方面，本发明实施例提供了一种燃气锅炉效率的确定装置，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随机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待训练人工神经网络进行训练得到仿真预测模型；