【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及工業自動化與智能控制領域，特別是一種有效提高鍋爐效率的方法。
技術介紹
1、鍋爐效能提升面臨材料與燃燒技術創新的傳統路徑，現今數字化轉型催生工業物聯網、大數據與ai集成，尤其lstm在時間序列分析中的應用，革新了鍋爐參數優化與健康監控。然而，現存技術局限凸顯，包括模型過分依賴即時數據，忽略歷史與維護數據的價值，削弱異常事件的預測力；定期檢查或事后維修為主的維護策略，資源浪費且隱患頻發。
技術實現思路
1、鑒于上述現有存在的問題，提出了本專利技術。
2、因此，本專利技術提供了一種有效提高鍋爐效率的方法解決了依賴即時數據的局限性、維護策略的低效性、系統優化的不足問題。
3、為解決上述技術問題，本專利技術提供如下技術方案：
4、第一方面，本專利技術實施例提供了一種有效提高鍋爐效率的方法，其包括，采集鍋爐運行的實時數據、歷史運行數據和歷史維護數據，并進行預處理；
5、基于lstm學習模型建立燃燒控制參數預測模型，通過鍋爐的歷史數據對燃燒控制參數預測模型進行訓練；
6、將預處理后的實時數據輸入訓練完成后的燃燒控制參數預測模型，輸出燃燒控制參數的預測結果；
7、根據模型預測結果實時調整燃料供給量和空氣比例，優化燃燒效率；
8、使用機器學習算法分析歷史維護數據和預處理后的鍋爐實時數據，預測潛在的故障和維護需求；
9、基于故障預測結果對鍋爐進行維護，在維護后記錄維護的過程、結果，并對設備進
10、作為本專利技術所述有效提高鍋爐效率的方法的一種優選方案，其中：實時收集鍋爐運行參數燃料流量、燃燒室溫度、氧氣濃度、煙氣溫度；從歷史數據庫中提取鍋爐運行數據和維護數據，具體步驟如下：
11、定義實時數據向量為rt＝[r1(t)，r2(t)，r3(t)，r4(t)]；
12、其中，rt為實時運行數據向量，t表示時間，r1(t)表示燃燒流量，r2(t)燃燒室溫度，r3(t)表示氧氣濃度，r4(t)煙氣溫度；
13、定義歷史運行數據為hr；
14、定義歷史維護數據為hm；
15、對采集的數據進行預處理的步驟如下，
16、首先對實時數據rt、歷史運行數據hr和歷史維護數據hm進行標準化處理，具體步驟如下：
17、實時數據rt標準化處理的表達式為：
18、
19、其中，r*t表示標準化處理后的實時數據，μ(rj)表示數據點j的均值，σ(rj)表示數據點j的標準差，m表示數據集中數據點的總數，α表示正的調節參數；
20、歷史運行數據hr標準化處理的表達式為：
21、
22、其中，h*r表示標準化處理后的歷史運行數據，hr,j表示歷史運行數據hr中的第j個元素，μ(hr)表示hr的平均值，σ表示hr的標準差，wj和wk是權重因子，n是歷史運行數據中元素的數量；
23、歷史維護數據hm標準化處理的表達式為：
24、
25、其中，h*m表示標準化處理后的歷史維護數據，hm,i表示歷史維護數據集中的第i個數據點，μ(hm)表示歷史維護數據集的均值，σ(hm)表示歷史維護數據集的標準差，α表示調節參數，n表示歷史維護數據集中的數據點總數，wi表示第i個數據點的權重。
26、作為本專利技術所述有效提高鍋爐效率的方法的一種優選方案，其中：基于相似度對歷史運行數據和歷史維護數據進行數據融合，具體步驟如下：
27、實時數據與歷史運行數據的相似度，其表達式為：
28、
29、其中，sr(t)表示實時數據與歷史運行數據的之間的相似度，δd表示距離衰減系數，di表示第i個維度上的距離度量函數，n表示數據點的維度數，wi表示第i個維度的權重；
30、實時數據與歷史維護數據的相似度，其表達式為：
31、
32、其中，sm(t)表示實時數據與歷史維護數據的之間的相似度，δd,i表示第i個維度上的調節參數；
33、最后，基于相似度融合實時數據、歷史運行數據和歷史維護數據，其表達式如下：
34、
35、其中，f(t)表示實時數據、歷史運行數據和歷史維護數據融合之后的數據，wr(t)表示時間t時實時數據的動態權重，wm(t)表示時間t時歷史維護數據的動態權重，sr′(t):這是在時間t實時數據與歷史運行數據之間的經非線性變換后的相似度得分，sm′(t):這是在時間t實時數據與歷史維護數據之間的經非線性變換后的相似度得分。
36、作為本專利技術所述有效提高鍋爐效率的方法的一種優選方案，其中：基于lstm學習模型建立燃燒控制參數預測模型，通過鍋爐的歷史數據對燃燒控制參數預測模型進行訓練，其表達式為：
37、
38、其中，modellstm表示基于lstm的深度學習模型，αi(t)表示注意力權重，hi(t)表示隱藏狀態向量，t表示時間。
39、作為本專利技術所述有效提高鍋爐效率的方法的一種優選方案，其中：將預處理后的實時數據輸入訓練完成后的燃燒控制參數預測模型，輸出燃燒控制參數的預測結果，其表達式為：
40、
41、其中，y^(t)表示預測結果，β(t)表示隨時間變化的平滑因子，y^(t-1)表示前一時刻的預測結果，作為當前時刻預測的基礎，f表示非線性函數，(1-β(t))表示一個系數，用于調整模型在當前時間步的輸出對最終預測的影響，z(t)表示引入的用來輔助預測的額外信息，g表示組合函數。
42、作為本專利技術所述有效提高鍋爐效率的方法的一種優選方案，其中：根據模型預測結果實時調整燃料供給量和空氣比例，優化燃燒效率；
43、當燃料供給量和空氣比例低于預測結果，增加燃料供給量和空氣比例，若高于預測結果，則減少燃料供給量燃料供給量和空氣比例，以保證所有燃料分子都能與足夠的氧氣反應；
44、作為本專利技術所述有效提高鍋爐效率的方法的一種優選方案，其中：使用機器學習算法分析歷史維護數據和預處理后的鍋爐實時數據，預測潛在的故障和維護需求；
45、首先基于融合后的數據f(t)構建lstm模型，用于預測輸出潛在的故障和維護需求，其表達式為：
46、
47、其中，s^(t)表示在時間t的潛在故障和維護需求的預測，lstm表示預測模型，αl(t)表示第l個隱藏單元的注意力權重，h?l(t)表示第l個隱藏單元的隱藏狀態，l表示lstm隱藏層的層數，δzk(t)表示在時間t的第k個額外信息的改變量，βk表示在時間t的第k個額外信息的平滑因子，k表示額外信息的種類數量；
48、作為本專利技術所述有效提高鍋爐效率的方法的一種優選方案，其中：根據故障預測結果判斷是否需要進行預防性維護，當需要進行維護措施時，其措施有檢查和更換損壞的部件、清潔和潤滑系統以減少磨損、更新軟件和固件以修本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種有效提高鍋爐效率的方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的有效提高鍋爐效率的方法，其特征在于，實時收集鍋爐運行參數燃料流量、燃燒室溫度、氧氣濃度、煙氣溫度；從歷史數據庫中提取鍋爐運行數據和維護數據，具體步驟如下：
3.如權利要求2所述的有效提高鍋爐效率的方法，其特征在于，基于相似度對歷史運行數據和歷史維護數據進行數據融合，具體步驟如下：
4.如權利要求3所述的有效提高鍋爐效率的方法，其特征在于，基于LSTM學習模型建立燃燒控制參數預測模型，通過鍋爐的歷史數據對燃燒控制參數預測模型進行訓練，其表達式為：
5.如權利要求4所述的有效提高鍋爐效率的方法，其特征在于，將預處理后的實時數據輸入訓練完成后的燃燒控制參數預測模型，輸出燃燒控制參數的預測結果，其表達式為：
6.如權利要求5所述的有效提高鍋爐效率的方法，其特征在于，根據模型預測結果實時調整燃料供給量和空氣比例，優化燃燒效率；
7.如權利要求6所述的有效提高鍋爐效率的方法，其特征在于，使用機器學習算法分析歷史維護數據和預處理后的鍋爐實時數據，預測
8.如權利要求7所述的有效提高鍋爐效率的方法，其特征在于，根據故障預測結果判斷是否需要進行預防性維護，當需要進行維護措施時，其措施有檢查和更換損壞的部件、清潔和潤滑系統以減少磨損、更新軟件和固件以修復已知漏洞、執行定期的診斷測試以確認系統的健康狀態；
9.一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其特征在于：所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1～7任一所述的有效提高鍋爐效率的方法的步驟。
10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于：所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1～7任一所述的有效提高鍋爐效率的方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種有效提高鍋爐效率的方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的有效提高鍋爐效率的方法，其特征在于，實時收集鍋爐運行參數燃料流量、燃燒室溫度、氧氣濃度、煙氣溫度；從歷史數據庫中提取鍋爐運行數據和維護數據，具體步驟如下：
3.如權利要求2所述的有效提高鍋爐效率的方法，其特征在于，基于相似度對歷史運行數據和歷史維護數據進行數據融合，具體步驟如下：
4.如權利要求3所述的有效提高鍋爐效率的方法，其特征在于，基于lstm學習模型建立燃燒控制參數預測模型，通過鍋爐的歷史數據對燃燒控制參數預測模型進行訓練，其表達式為：
5.如權利要求4所述的有效提高鍋爐效率的方法，其特征在于，將預處理后的實時數據輸入訓練完成后的燃燒控制參數預測模型，輸出燃燒控制參數的預測結果，其表達式為：
6.如權利要求5所述的有效提高鍋爐效率的方法，其特征在于，根據模型預測結...
【專利技術屬性】
技術研發人員：張慶宇，章萬青，李宏玉，葛彥晨，謝錦濤，
申請(專利權)人：華能浙江能源開發有限公司玉環分公司，
類型：發明
國別省市：
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