[发明专利]一种基于过程数据扫描的浆液循环泵优化调度方法

摘要

本发明公开了一种基于过程数据扫描的浆液循环泵优化调度方法，属于循环泵优化调度技术领域，其主要包括如下步骤：步骤(1)变量选择；步骤(2)数据扫描与组合划分：步骤(2a)扫描过程数据；步骤(2b)组合划分；步骤(3)浆液循环泵实时优化调度：步骤(3a)优化调度的触发条件；步骤(3b)浆液循环泵组合寻优；本发明的一种基于过程数据扫描的浆液循环泵优化调度方法，从过程数据中扫描出机组历史上浆液循环泵组合变化对脱硫效果影响的数据，对当前浆液循环泵进行优化调度，克服了现场试验方法中所获的样本工况覆盖范围窄的缺点，扩大了浆液循环泵优化调度的适用范围；同时本方法相比现场试验方法所需成本低，操作便捷。

主权项

1.一种基于过程数据扫描的浆液循环泵优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤(1)变量选择除泵组合情况外，影响脱硫率变化的因素分为烟气因素和运行因素；烟气因素包括吸收塔进口烟气流量和吸收塔入口SO₂浓度；运行因素包括泵组合变化前系统脱硫率和浆液pH；步骤(2)数据扫描与组合划分从过程数据中得到浆液循环泵组合变化对脱硫效果的影响数据，包括以下步骤：步骤(2a)扫描过程数据从当前时刻开始，导出对象历史数据库中过去某一段时间内步骤(1)中选出的变量数据，以及代表各个泵启停状态的数据；根据各个泵启停状态数据，可以得到泵组合变化时间点，取出该时间点前一时刻步骤(1)中选择出的变量数据以及该时间点后一时刻系统脱硫率变化数据，即可以得到此外界条件下该浆液泵组合变化对系统脱硫效果的影响数据，找出全部泵组合变化的时间点，取出相应数据，组成如下数据集D；式(I)中：xⁱ_j代表泵组合变化前步骤(1)中选出的不同变量的具体数值，y_j代表泵组合变化后系统脱硫率变化量，其中，i＝1…N；j＝1…n；步骤(2b)组合划分将步骤(2a)中得到的数据集D划分为不同泵组合变化的子数据集D₁,D₂···D_m，其中m＝1…N，每一个子数据集中的样本为浆液循环泵由一种组合变换到另一种组合的数据；步骤(3)浆液循环泵实时优化调度利用步骤(2)中得到的子数据集D₁,D₂···D_m，对浆液循环泵进行实时优化调度，目的是在保证机组脱硫系统安全运行的同时，提高系统的经济性，包括以下步骤：步骤(3a)优化调度的触发条件根据机组运行特性设定优化调度的安全上限和经济下限，当排放浓度超过安全上限，认为机组有超标危险，启泵优化；当排放浓度低于经济下限，认为此时浆液泵组合能力过剩，停泵优化；当排放浓度在上下限之间时，认为机组运行状态合理，不进行浆液循环泵的优化；步骤(3b)浆液循环泵组合寻优当过程条件满足优化调度触发条件后，进行浆液循环泵组合寻优；首先根据当前泵组合情况，找到相应的数据集D_i,D_i+1···，分别对应当前泵组合变化到其余泵组合的数据集；之后根据下式计算各数据集中每条样本与当前运行环境的相似程度ε；ε越小表示越相似；式(II)中：Xⁱ代表当前运行条件下步骤(1)中选出的不同变量的具体数值，其中，i＝1…N；各数据集中ε最小的样本所对应的y为当前泵组合变化到对应泵组合后系统脱硫率变化，结合此时进口SO₂浓度可计算出SO₂排放浓度变化数值；找出排放浓度处于步骤(3a)中上下限之间的能耗最小的泵组合变化作为优化结果；若计算出所有结果都低于经济下限，则以所有泵组合中能耗最小的作为优化结果；若计算出所有结果都高于安全上限，则以所有泵组合中能耗最大的作为优化结果；其中上述N均为整数。