[发明专利]基于工业数据和工艺机理的锅炉吨煤产汽优化方法

权利要求书

1.基于工业数据和工艺机理的锅炉吨煤产汽优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S100：基于锅炉生产的热工机理对历史生产数据预处理，去除异常样本，将健康数据用于模型训练；

步骤S200：基于工艺机理分析的锅炉主汽流量模型训练；

步骤S300：建立基于高维近似模型的锅炉生产吨煤产汽量优化控制模型；

步骤S400：吨煤产汽量非线性优化问题求解。

2.根据权利要求1所述的基于工业数据和工艺机理的锅炉吨煤产汽优化方法，其特征在于，步骤S100中，数据的预处理过程包括：

S110、受锅炉现场生产环境干扰或测点在某时刻发生故障，所采集到的数据显示超出限值，剔除这些异常值；

S120、根据生产时间戳，将锅炉的生产数据与燃料化验数据一一对应，燃煤的化验数据按照各煤种添加比例计算表征值；

S130、锅炉的关键控制点往往安装多个测点，对这些测点取平均值。

3.根据权利要求1所述的基于工业数据和工艺机理的锅炉吨煤产汽优化方法，其特征在于，步骤S200，采用高维模型表征多项式建模训练方法，基于步骤S100清洗后的生产数据样本，训练出主汽流量y与主汽压力x₁、主汽温度x₂、一次风机频率x₃、烟气含氧量x₄、冷渣机频率x₅、引风机频率x₆、石灰石流量x₇、尿素流量x₈、总进煤量x₉、无烟煤比例x₁₀、烟煤比例x₁₁、褐煤比例x₁₂、固废比例x₁₃、表征热值x₁₄、表征水分x₁₅、表征灰分x₁₆、表征挥发份x₁₇和表征含硫x₁₈的高维近似模型；

输出变量y的高维近似模型为：

式(1)中，K为输入变量x的最大阶数，i和i’表示每一个具体变量x，k和k’表示每变量x的阶数，模型参数包括：C、A_i,k和B_{i,i’,k,k’}，其中，C表示对输出变量y的零阶响应；A_i,k指输入变量x_i单独作用时对输出变量y的影响；B_{i,i’,k,k’}是输入变量x_i和x_i’耦合作用时对输出变量y的影响。