[发明专利]一种基于大数据技术的锅炉操作优化方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于大数据技术的锅炉操作优化方法及系统，针对锅炉运行调整问题，通过设计的基于大数据技术的自动寻优算法，即根据锅炉当前负荷下的运行数据，挖掘锅炉历史运行数据D(k)，再运用聚类算法进行对历史数据进行离散化，然后对聚类后的各类数据进行关联性分析，找到支持度和置信度下锅炉运行效率最高的那类数据L_k，然后再运用聚类算法找到Lk的聚类中心，即为锅炉的最佳运行操作方案。该算法能够实时获得最佳的锅炉运行操作方案，以实现锅炉的自动化控制，使锅炉保持安全、高效及低污染运行，从而取代传统的人工调节。

技术领域

本发明涉及电力领域，具体涉及发电行业基于大数据技术的锅炉操作优化方法及系统。

背景技术

锅炉是电厂的核心设备，其安全、高效、低污染运行对电厂有着十分重要的意义。

目前对于锅炉的运行操作多数情况下是运行人员根据自己长期积累的经验人工进行调整，这很难做出合适的决策。另外，燃煤锅炉系统设备众多、结构复杂，其其燃烧过程的调整是一个多参数相互影响的多输入多输出的多变量相关对象，并且呈现出复杂的非线性关系。在运行中，由于要适应气候的变化及供热管网负荷变化，锅炉经常在非额定负荷下变工况运行，使各项运行参数偏离设计工况下的最优值，造成其运行效率下降。因此对燃煤锅炉的经济性和各项热损失进行分析计算，并在此基础上及时合理地对其运行过程中主要参数给予预测和指导，是提高其燃煤效率减少污染物排放的关键。

综上，传统的锅炉运行是根据人工经验来调整的，受限于入炉煤质变化大、变负荷运行、运行参数繁杂等原因，很难保持在最佳状态下运行。因此，存在较大的优化调整空间。

发明内容

本发明就是针对现有技术的不足，提供了一种基于大数据技术的锅炉操作优化方法及系统。

为了实现上述目的，本申请提供了以下技术手段：

在一个总体方面，提供了一种基于大数据技术的锅炉操作优化方法，其特殊之处在于：

采集锅炉主要运行参数与在线煤质分析系统测量的煤质参数，存入数据库；

设计优化算法，使锅炉的正平衡效率最高；其中，计算过程采用自动寻优算法，具体过程如下：

输入：

锅炉运行数据、煤质数据和计算所得的锅炉正平衡效率值，记为D(k)，k表示数据的维度；

聚类数：n；

最小支持度：min_sup；

最小置信度：min_conf。

输出：锅炉最佳运行方案，即置信度最大的频繁k项集L_kb；

首先，锅炉数据D(k)进行聚类分析，其处理流程为：在D(k)中随机地选择n个对象，每个对象代表一个集合的初始均值或中心。对剩下的每个对象，根据其与各个集合中心的欧氏距离，将它分配到最相似的集合内，即其值与集合中心的欧拉距离最相近的集合。然后进行迭代计算，对于每个集合，它使用上次迭代分配到该集合的对象，计算新的均值。然后使用更新后的均值作为新的集合中心，重新分配所有对象，直到集合不再发生改变时停止迭代计算。分别给这n类集合贴标签为1,2, ···n，记为Dn(k)。

然后，扫描数据Dn(k)，确定每个项的计数，并收集满足最小支持度的项，找出频繁1项集的集合,该集合记为L₁；然后，使用L1找出频繁2项集的集合L₂，使用L₂找出L₃，如此下去，找到满足最小支持度和最小置信度的频繁k项集，选取置信度最大的频繁k项集L_k；

使用L_k-1找出L_k，其中k≥2，主要包括连接步和剪枝步：