燃用低热值煤锅炉安全控制系统及方法与流程

本发明涉及智能控制，且更为具体地，涉及一种燃用低热值煤锅炉安全控制系统及方法。

背景技术：

1、燃用低热值煤锅炉是一种利用低热值煤作为燃料的锅炉系统，其在电力行业中具有广泛的应用，因为它们可以有效地利用低品位的煤炭资源，降低运行成本和环境污染。然而，低热值煤的特点是含水量高、灰分高、挥发分低、发热量低，其在锅炉中的燃烧过程会产生较多的水蒸气和二氧化碳，导致锅炉效率降低和排放增加，这给锅炉的安全运行带来了一定的挑战。

2、为了改善低热值煤的燃烧效果，需要增加通风量，以提高锅炉内部的氧气浓度和温度。然而，传统的通风量控制方法往往不能及时地响应温度变化，或者对温度变化过于敏感，导致通风量波动过大，影响锅炉的稳定性和效率。此外，过大的通风量还会造成磨煤机出口温度过高，引起火灾或爆炸等安全事故。因此，需要一种能够根据实时的工况数据自适应地调整通风量的燃用低热值煤锅炉安全控制系统。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种燃用低热值煤锅炉安全控制系统及方法。本发明采用的技术方案如下：

2、第一方面，提供了一种燃用低热值煤锅炉安全控制系统，其包括：

3、数据采集模块，用于获取由传感器组采集的分离器转速的时间序列、分离器加载力的时间序列和通风量的时间序列；

4、数据时序规整模块，用于将所述分离器转速的时间序列、所述分离器加载力的时间序列和所述通风量的时间序列分别按照时间维度进行数据规整，以得到分离器转速时序输入向量、分离器加载力时序输入向量和通风量时序输入向量；

5、数据时序特征提取模块，用于通过基于深度神经网络模型的时序关联模式特征提取器分别对所述分离器转速时序输入向量、所述分离器加载力时序输入向量和所述通风量时序输入向量进行特征提取，以得到分离器转速时序特征向量、分离器加载力时序特征向量和通风量时序特征向量；

6、时序特征表达强化模块，用于使用基于重参数化层的特征强化器分别对所述分离器转速时序特征向量、所述分离器加载力时序特征向量和所述通风量时序特征向量进行特征表达强化，以得到强化后分离器转速时序特征向量、强化后分离器加载力时序特征向量和强化后通风量时序特征向量；

7、通风量控制后验特征表征模块，用于融合所述强化后分离器转速时序特征向量、所述强化后分离器加载力时序特征向量和所述强化后通风量时序特征向量，以得到通风量控制后验表征特征；

8、通风量控制模块，用于基于所述通风量控制后验表征特征确定当前时间点的通风量应增大、应减小或保持不变。

9、可选地，所述数据时序特征提取模块用于：将所述分离器转速时序输入向量、所述分离器加载力时序输入向量和所述通风量时序输入向量分别通过基于多尺度邻域特征提取模块的时序关联模式特征提取器，以得到所述分离器转速时序特征向量、所述分离器加载力时序特征向量和所述通风量时序特征向量。

10、可选地，所述时序特征表达强化模块用于：使用基于重参数化层的特征强化器以强化公式对所述分离器转速时序特征向量、所述分离器加载力时序特征向量和所述通风量时序特征向量进行特征表达强化，以得到所述强化后分离器转速时序特征向量、所述强化后分离器加载力时序特征向量和所述强化后通风量时序特征向量；

11、其中，所述强化公式为：

12、；

13、其中，vθ,u为所述分离器转速时序特征向量、所述分离器加载力时序特征向量和所述通风量时序特征向量的全局均值，vθ,σ为所述分离器转速时序特征向量、所述分离器加载力时序特征向量和所述通风量时序特征向量的方差，ε是对所述分离器转速时序特征向量、所述分离器加载力时序特征向量和所述通风量时序特征向量的高斯分布进行随机采样得到的第θ个值，vθ是所述强化后分离器转速时序特征向量、所述强化后分离器加载力时序特征向量和所述强化后通风量时序特征向量的各个位置的特征值。

14、可选地，所述通风量控制后验特征表征模块用于：将所述强化后分离器转速时序特征向量、所述强化后分离器加载力时序特征向量和所述强化后通风量时序特征向量输入贝叶斯网络，以得到通风量控制后验特征向量作为所述通风量控制后验表征特征。

15、可选地，所述通风量控制模块用于：将所述通风量控制后验特征向量通过基于分类器的通风量控制指令生成器，以得到通风量控制指令，所述通风量控制指令用于表示当前时间点的通风量应增大、应减小或保持不变。

16、可选地，还包括用于对所述基于多尺度邻域特征提取模块的时序关联模式特征提取器、所述基于重参数化层的特征强化器、所述贝叶斯网络和所述基于分类器的通风量控制指令生成器进行训练的训练模块。

17、可选地，所述训练模块包括：

18、训练数据获取单元，用于获取训练数据，所述训练数据包括由传感器组采集的训练分离器转速的时间序列、训练分离器加载力的时间序列和训练通风量的时间序列；

19、训练数据时序规整单元，用于将所述训练分离器转速的时间序列、所述训练分离器加载力的时间序列和所述训练通风量的时间序列分别按照时间维度进行数据规整，以得到训练分离器转速时序输入向量、训练分离器加载力时序输入向量和训练通风量时序输入向量；

20、训练数据时序特征提取单元，用于将所述训练分离器转速时序输入向量、所述训练分离器加载力时序输入向量和所述训练通风量时序输入向量分别通过基于多尺度邻域特征提取模块的时序关联模式特征提取器，以得到训练分离器转速时序特征向量、训练分离器加载力时序特征向量和训练通风量时序特征向量；

21、训练时序特征表达强化单元，用于使用基于重参数化层的特征强化器分别对所述训练分离器转速时序特征向量、所述训练分离器加载力时序特征向量和所述训练通风量时序特征向量进行特征表达强化，以得到训练强化后分离器转速时序特征向量、训练强化后分离器加载力时序特征向量和训练强化后通风量时序特征向量；

22、训练通风量控制后验特征表征单元，用于将所述训练强化后分离器转速时序特征向量、所述训练强化后分离器加载力时序特征向量和所述训练强化后通风量时序特征向量输入贝叶斯网络，以得到训练通风量控制后验特征向量；

23、优化单元，用于对所述训练通风量控制后验特征向量进行特征聚合优化，以得到优化训练通风量控制后验特征向量；

24、分类损失计算单元，用于将所述优化训练通风量控制后验特征向量通过基于分类器的通风量控制指令生成器，以得到分类损失函数值；

25、训练单元，用于基于所述分类损失函数值对所述基于多尺度邻域特征提取模块的时序关联模式特征提取器、所述基于重参数化层的特征强化器、所述贝叶斯网络和所述基于分类器的通风量控制指令生成器进行训练。

26、第二方面，提供了一种燃用低热值煤锅炉安全控制方法，其包括：

27、获取由传感器组采集的分离器转速的时间序列、分离器加载力的时间序列和通风量的时间序列；

28、将所述分离器转速的时间序列、所述分离器加载力的时间序列和所述通风量的时间序列分别按照时间维度进行数据规整，以得到分离器转速时序输入向量、分离器加载力时序输入向量和通风量时序输入向量；

29、通过基于深度神经网络模型的时序关联模式特征提取器分别对所述分离器转速时序输入向量、所述分离器加载力时序输入向量和所述通风量时序输入向量进行特征提取，以得到分离器转速时序特征向量、分离器加载力时序特征向量和通风量时序特征向量；

30、使用基于重参数化层的特征强化器分别对所述分离器转速时序特征向量、所述分离器加载力时序特征向量和所述通风量时序特征向量进行特征表达强化，以得到强化后分离器转速时序特征向量、强化后分离器加载力时序特征向量和强化后通风量时序特征向量；

31、融合所述强化后分离器转速时序特征向量、所述强化后分离器加载力时序特征向量和所述强化后通风量时序特征向量，以得到通风量控制后验表征特征；

32、基于所述通风量控制后验表征特征确定当前时间点的通风量应增大、应减小或保持不变。

33、与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：

34、本发明实施例提供的燃用低热值煤锅炉安全控制系统及方法，其通过传感器组实时监测采集分离器转速、分离器加载力和通风量数据后，分别按照时间维度进行数据规整、数据时序特征提取、时序特征表达强化，得到强化后分离器转速时序特征向量、强化后分离器加载力时序特征向量和强化后通风量时序特征向量后，再进行融合得到通风量控制后验表征特征，基于通风量控制后验表征特征确定当前时间点的通风量应增大、应减小或保持不变，即引入数据处理和分析算法来对分离器转速、分离器加载力和通风量进行时序协同关联分析，以基于实际的分离器转速和加载力自适应地调整通风量，避免磨煤机出口温度过高而引起安全事故。这样，能够根据磨煤机的实时运行状态和物料流动性自动调节通风量，以提高通风量的控制精度和响应速度，并使其能够适应不同工况和煤质变化的要求，从而确保锅炉的安全、稳定和高效运行。