[发明专利]一种裤衩腿型循环流化床锅炉机组床压预测方法

说明书

本发明涉及一种裤衩腿型循环流化床锅炉机组床压预测方法，包括以下步骤S1数据清洗：对历史数据库进行数据清洗，保证数据的可靠性，利用神经网络插补法对缺值、坏点数据进行补全，并对数据进行归一化；S2数据分析筛选：利用输入变量进行数据相关性分析，然后根据机理分析及数据相关性系数进行筛选；S3聚类处理：设定欧氏距离权重对S2中筛选后的上述输入变量进行无监督聚类，形成划分数据库以及不同数据分类；S4模型训练：对S3中每一个分类中单独进行神经网络模型的训练，形成预测模型库；S5实时预测结果：实时数据通过聚类模型进行判别，根据判别结果选择预测模型进行预测。本发明能够提高对机组床压的预测，提高机组运行稳定性和安全性。

技术领域

本发明属于智能发电技术领域，特别涉及一种裤衩腿型循环流化床锅炉机组床压预测方法。

背景技术

近年来，随着社会对环保要求的提升。我国新能源电力发展迅速，风电装机超越美国，居世界第一位；2019年中国新增光伏装机容量30.1GW,连续 7年位居全球第一,光伏产业出货量占据全球70％以上的份额。截至2019年，全国风光装机量已达3.9亿千瓦，位居世界第一。

但是新能源发电机组的不稳定性、间歇性以及不确定性对于电网侧的稳定运行是非常不利的。如果无法解决好系能源的这些劣势，大容量的新能源机组将很难实现并网。针对新能源发电的问题，国家提出了调峰调频的策略，来加强新能源并网的稳定性。火力发电作为我国主要的发电方式，必须支撑起调峰调频的功能作用，弥补新能源电力并网所带来的不稳定性，保证电网稳定性。针对调峰调频，传统火力发电机组存在负荷调节能力差的问题，深度调峰下的传统火电机组必须通过投油辅助炉内燃烧。同时，机组在深度调峰状态下会产生大量的污染物，不利于环境保护和可持续发展。循环流化床锅炉是一种清洁煤燃烧技术，具有以下优点：燃烧效率高、燃料适应性广泛、污染物排放少、负荷调节性能较好以及可高效综合利用资源等，已广泛应用于国内外发电和供热等工业领域。

随着技术进步，大容量循环流化床机组不断发展。然而，循环流化床大型化带来了燃烧不充分的问题，传统炉型很难保证燃烧过程中二次风的穿透能力问题，导致炉内大部分处于负氧燃烧状态，造成经济损失。为了解决这个问题，裤衩腿型锅炉由此诞生。裤衩腿锅炉虽然解决了燃烧问题，但也带来了炉型两侧物料横向运输和波动的问题。当炉膛两侧物料出现大偏差时，物料的横向转移容易形成正反馈，导致出现其中一侧物料急剧升高的现象，严重时，会造成机组停机。

因此保证炉膛两侧物料的平衡是保证机组平稳安全运行的重要前提。在裤衩腿型循环流化床机组中，单侧床压可以直接反映出单侧物料的数量，通过对床压的预测可以很直观的表现出物料的浓度状态。

裤衩腿型循环流化床锅炉的床压主要受分布在炉膛内的物料所影响，保证炉膛两侧物料的平衡在机组运行过程中是非常重要的，目前所采用的控制方式主要是根据现场测点数据进行控制，当出现床压不稳定或者翻床事故时，传统控制方式不能很及时对床压进行控制。因此，床压的不稳定容易成为机组运行中的安全隐患。若能对床压进行预测，对于机组的安全稳定运行是非常有利的，同时这也是智能发电技术中非常重要的一个环节。

发明内容

本发明为解决公知技术中存在的技术问题提供一种裤衩腿型循环流化床锅炉机组床压预测方法，通过该方法对机组床压进行预测和监控，对现场人员的操作起到指导作用，从而提高机组运行的安全性和稳定性。

本发明包括如下技术方案：

一种裤衩腿型循环流化床锅炉机组床压预测方法，包括以下步骤：

S1数据清洗：对历史数据库进行数据清洗，保证数据的可靠性，利用神经网络插补法对缺值、坏点数据进行补全，并对数据进行归一化；

S2数据分析筛选：利用输入变量进行数据相关性分析，然后根据机理分析及数据相关性系数进行筛选；

S3聚类处理：设定欧氏距离权重对S2中筛选后的上述输入变量进行无监督聚类，形成划分数据库以及不同数据分类；