一种利用过热蒸汽提高锅炉给水温度控制系统及方法与流程

本发明涉及燃煤锅炉节能运行控制系统，尤其涉及一种利用过热蒸汽提高锅炉给水温度控制系统及方法。

背景技术：

1、利用过热蒸汽提高锅炉给水温度控制系统，主要是通过一系列自动控制手段，确保锅炉产生的过热蒸汽温度稳定在一定范围内。这不仅能提升锅炉的运行效率，还能有效保护锅炉设备，防止因超温而引发的设备损坏。

2、现阶段，工业锅炉过热蒸汽温度控制大多采用串级控制。这种控制系统具有较高的工作频率和抗干扰性，能够自适应地满足过热蒸汽温度控制的要求。

3、随着计算机技术和控制理论的发展，锅炉控制系统已经实现了从传统的人工操作向微机自动控制的转变。微机控制系统可以根据预设的控制策略自动调节燃料供给、风量、水位等参数，以保持锅炉运行在最佳状态。

4、利用过热蒸汽提高锅炉给水温度控制的过程中，存在过热蒸汽温度难以控制的问题，过热蒸汽温度具有大惯性、大延时、时变性和非线性等特点，使得控制系统难以迅速准确地调节蒸汽温度。特别是在大型机组中，这种难度更为显著，常规的控制方法往往效果不佳。为此研发出一种利用过热蒸汽提高锅炉给水温度控制系统及方法。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种利用过热蒸汽提高锅炉给水温度控制系统及方法，以解决过热蒸汽温度具有大惯性、大延时、时变性和非线性等特点，使得控制系统难以迅速准确地调节蒸汽温度的问题。

2、第一方面，本发明提供一种利用过热蒸汽提高锅炉给水温度控制系统，包括；设备端、服务器端以及后台控制端；

3、所述设备端包括锅炉、过热器、减温器、调节阀、给水设备、传感器矩阵以及设备端控制装置，所述服务器端与所述设备端以及后台控制端建立通信连接；

4、所述服务器端接收后台控制端的控制命令以及所述设备端的实际数据，所述服务器端根据后台控制端的控制命令以及所述设备端的实际数据进行数据分析处理，输出设备端执行命令，并将所述设备端执行命令的反馈信息传输至所述后台控制端，所述服务器包括；

5、获取单元，获取利用过热蒸汽提高锅炉给水温度控制系统历史数据以及利用过热蒸汽提高锅炉给水温度控制系统实时数据，所述利用过热蒸汽提高锅炉给水温度控制系统历史数据包括蒸汽历史温度、蒸汽历史压力、蒸汽历史流量以及历史锅炉给水温度控制参数，所述利用过热蒸汽提高锅炉给水温度控制系统实时数据包括锅炉、过热器、减温器、调节阀、给水设备、传感器矩阵运行数据；

6、数据特征提取单元，对所述利用过热蒸汽提高锅炉给水温度控制系统历史数据以及利用过热蒸汽提高锅炉给水温度控制系统实时数据进行数据预处理，对预处理后的数据进行数据特征提取，得到利用过热蒸汽提高锅炉给水温度控制系统数据特征提取结果；

7、算法知识库构建单元，将利用过热蒸汽提高锅炉给水温度控制系统数据特征提取结果通过特征选择算法进行数据筛选，对筛选结果进行加权处理，得到特征数据加权结果，获取多种人工智能算法模型，构建利用过热蒸汽提高锅炉给水温度控制系统算法知识库，并对利用过热蒸汽提高锅炉给水温度控制系统算法知识库内的人工智能算法模型建立属性标签，将特征数据加权结果与属性标签建立匹配关系；

8、数据分组单元，提取利用过热蒸汽提高锅炉给水温度控制系统实时数据的时间信息，将时间信息进行时段划分，得到实时时段划分结果，提取时段划分结果中各时段信息对应的实时热蒸汽以及锅炉给水温度实时数据，得到实时时段分组热蒸汽以及锅炉给水温度数据；

9、模型匹配单元，将实时时段分组热蒸汽以及锅炉给水温度数据进行加权评估，得到实时时段分组数据加权评估结果，将实时时段分组数据加权评估结果中的特征数据与算法知识库内的人工智能算法模型进行匹配，得到实时时段数据对应的人工智能算法模型；

10、算法模型应用单元，将实时时段数据代入到相应的人工智能算法模型中，通过人工智能算法模型模拟蒸汽温度的动态变化规律，完成人工智能算法模型训练，得到训练后人工智能算法模型；

11、模型部署单元，将训练后人工智能算法模型集成到实时使用的利用过热蒸汽提高锅炉给水温度控制系统中，利用训练后人工智能算法模型进行实时的蒸汽温度以及高锅炉给水温度预测，得到实时的蒸汽温度以及高锅炉给水温度预测值；

12、构建监控单元，用于实时监测蒸汽温度控制系统的运行状态信息以及运行参数，运行状态信息以及运行参数与实时的蒸汽温度以及锅炉给水温度预测值不符，则监控系统发出警报信息，并对人工智能算法模型进行优化。

13、针对过热蒸汽温度具有的大惯性、大延时、时变性和非线性等特点，通过利用过热蒸汽提高锅炉给水温度控制系统的实时监测与自动调节、调节蒸汽压力、优化锅炉运行，有效地解决过热蒸汽温度控制中的大惯性、大延时、时变性和非线性等问题，从而实现迅速准确地调节蒸汽温度的目标。

14、进一步地，本发明提供一种利用过热蒸汽提高锅炉给水温度控制系统，还包括；加热执行单元，所述加热执行单元包括采集单元以及第一数据处理单元；

15、采集单元，采集机组运行过程中蒸汽温度、压力以及流量，当机组运行过程中蒸汽温度高于预设标准值，则检测锅炉给水温度，若锅炉给水温度低于预设标准值，则启动过热蒸汽提高锅炉给水温度控制系统对锅炉内水进行加热；

16、第一数据处理单元，获取用户锅炉水温度需求信息，根据机组运行过程中蒸汽温度，进行利用过热蒸汽提高锅炉给水温度预测，若锅炉给水温度预测值结果与用户锅炉水温度需求信息一致，则生成利用过热蒸汽提高锅炉给水温度控制命令，设备端接收到利用过热蒸汽提高锅炉给水温度控制命令后执行控制命令，利用过热蒸汽对锅炉内水进行加热。

17、进一步地，本发明提供一种利用过热蒸汽提高锅炉给水温度控制系统，所述算法模型应用单元中包括；

18、时段构建单元，建立数据采集时段，根据数据采集时段的时间信息采集每个时段的高锅炉给水温以及过热蒸汽温度；

19、信息对比单元，将采集到的每个时段的高锅炉给水温度以及过热蒸汽温度与算法优化单元中利用训练后人工智能算法模型得到的蒸汽温度以及高锅炉给水温度预测值进行对比；

20、第一算法优化单元，若对比的数值误差在预设误差值范围内，则算法优化单元中的人工智能算法模型继续使用，若对比的数值误差在预设误差值范围外，则将此时段数据与此对应的人工智能算法进行优化，得到优化后人工智能算法模型。

21、进一步地，本发明提供一种利用过热蒸汽提高锅炉给水温度控制系统，所述第一算法优化单元中还包括；

22、数据时段划分单元，以实时的蒸汽温度以及高锅炉给水温度预测值生成时间先后为排序基准，将蒸汽温度以及高锅炉给水温度预测曲线进行分段划分，建立预测值曲线分段序列；

23、第二数据分析单元，将预测值曲线分段序列中两个相邻序号的数值定义为一个预测数值段，调取预测值曲线分段序列中两个相邻序号对应的预测值，将预测值曲线分段序列中两个相邻序号对应的预测值在模型部署单元中，生成分段预测值曲线，将预测值曲线分段序列每个预测数值段进行组合，建立蒸汽温度以及锅炉给水温度预测曲线；

24、进一步地，本发明提供一种利用过热蒸汽提高锅炉给水温度控制系统，所述第二数据分析单元中，还包括；

25、数据调取单元，调取预测值曲线分段序列中每个预测值的时间信息，根据预测值曲线分段序列中每个预测值的时间信息调取利用过热蒸汽提高锅炉给水温度控制系统实时数据中对应的数据，得到预测值曲线对应实时数据；

26、第三数据分析单元，将预测值曲线对应实时数据在模型部署单元中生成实时分段曲线，对实时分段曲线以及蒸汽温度以及锅炉给水温度预测曲线在相同坐标体系下的栅格网上生成图像，并记录图像与栅格网的连接点的坐标，得到实时分段曲线栅格网坐标以及分段预测值曲线坐标；

27、预测误差预警单元，将实时分段曲线栅格网坐标与分段预测值曲线坐标进行对比，若坐标信息不一致，得到生成预测误差预警信息。

28、进一步地，本发明提供一种利用过热蒸汽提高锅炉给水温度控制系统，所述算法模型应用单元中包括；

29、模型训练单元，将预测误差预警信息中的数据进行加权评估，得到预测误差预警信息加权评估结果，筛选出预测误差预警信息加权评估结果中的特征数据，并与算法知识库内的人工智能算法模型进行匹配，得到预测误差预警信息对应的人工智能算法模型，通过人工智能算法模型模拟蒸汽温度的动态变化规律，完成人工智能算法模型训练，得到出现预测误差训练后的人工智能算法模型；

30、模型输出单元，将出现预测误差训练后的人工智能算法模型集成到模型部署单元中使用。

31、具体而言，本发明提供一种利用过热蒸汽提高锅炉给水温度控制系统，所述加热执行单元中包括；

32、设备端接收到利用过热蒸汽提高锅炉给水温度控制命令后执行控制命令应用于如下装置中，利用过热蒸汽对锅炉内水进行加热包括：主蒸汽、旁路过热蒸汽、减压调节阀、减温器、减温水、减温水调节阀、一段抽汽、一号高压加热器等；

33、所述从布置在锅炉内的中温过热器的出口抽取部分蒸汽作为旁路过热蒸汽；

34、所述旁路过热蒸汽经过减压调节阀减压后变为减压后旁路过热蒸汽，再经过减温器减温，最终变为减温减压过热蒸汽；

35、系统运行时，一段抽汽隔离阀关闭，减温减压过热蒸汽代替一段抽汽进入一号高压加热器加热低温给水；低温给水经过一号高压加热器加热后变为高温给水，并最终送往锅炉内的省煤器中。

36、第二方面，一种利用过热蒸汽提高锅炉给水温度控制方法，包括；

37、获取利用过热蒸汽提高锅炉给水温度控制系统历史数据以及利用过热蒸汽提高锅炉给水温度控制系统实时数据，所述利用过热蒸汽提高锅炉给水温度控制系统历史数据包括蒸汽历史温度、蒸汽历史压力、蒸汽历史流量以及历史锅炉给水温度控制参数，所述利用过热蒸汽提高锅炉给水温度控制系统实时数据包括锅炉、过热器、减温器、调节阀、给水设备、传感器矩阵运行数据；

38、对所述利用过热蒸汽提高锅炉给水温度控制系统历史数据以及利用过热蒸汽提高锅炉给水温度控制系统实时数据进行数据预处理，对预处理后的数据进行数据特征提取，得到利用过热蒸汽提高锅炉给水温度控制系统数据特征提取结果；

39、将利用过热蒸汽提高锅炉给水温度控制系统数据特征提取结果通过特征选择算法进行数据筛选，对筛选结果进行加权处理，得到特征数据加权结果，获取多种人工智能算法模型，构建利用过热蒸汽提高锅炉给水温度控制系统算法知识库，并对利用过热蒸汽提高锅炉给水温度控制系统算法知识库内的人工智能算法模型建立属性标签，将特征数据加权结果与属性标签建立匹配关系；

40、提取利用过热蒸汽提高锅炉给水温度控制系统实时数据的时间信息，将时间信息进行时段划分，得到实时时段划分结果，提取时段划分结果中各时段信息对应的实时热蒸汽以及锅炉给水温度实时数据，得到实时时段分组热蒸汽以及锅炉给水温度数据；

41、将实时时段分组热蒸汽以及锅炉给水温度数据进行加权评估，得到实时时段分组数据加权评估结果，将实时时段分组数据加权评估结果中的特征数据与算法知识库内的人工智能算法模型进行匹配，得到实时时段数据对应的人工智能算法模型；

42、将实时时段数据代入到相应的人工智能算法模型中，通过人工智能算法模型模拟蒸汽温度的动态变化规律，完成人工智能算法模型训练，得到训练后人工智能算法模型；

43、将训练后人工智能算法模型集成到实时使用的利用过热蒸汽提高锅炉给水温度控制系统中，利用训练后人工智能算法模型进行实时的蒸汽温度以及高锅炉给水温度预测，得到实时的蒸汽温度以及高锅炉给水温度预测值；

44、实时监测蒸汽温度控制系统的运行状态信息以及运行参数，运行状态信息以及运行参数与实时的蒸汽温度以及锅炉给水温度预测值不符，则监控系统发出警报信息，并对人工智能算法模型进行优化。

45、本发明的有益效果如下：本发明提供一种利用过热蒸汽提高锅炉给水温度控制系统及方法，旨在解决过热蒸汽温度控制中的大惯性、大延时、时变性和非线性等问题。通过多个技术单元，包括数据获取单元、特征提取单元、算法知识库构建单元、数据分组单元、模型匹配单元、算法模型应用单元、模型部署单元和构建监控单元，实现了对蒸汽温度和锅炉给水温度的准确预测与控制。利用过热蒸汽提高锅炉给水温度控制系统持续抓取并分析锅炉控制系统的历史与实时数据，通过人工智能技术动态匹配最适合的人工智能模型，并实时监控系统的运行状态。通过利用过热蒸汽提高锅炉给水温度控制系统的实时监测与自动调节、调节蒸汽压力、优化锅炉运行，有效地解决过热蒸汽温度控制中的大惯性、大延时、时变性和非线性等问题，从而实现迅速准确地调节蒸汽温度的目标。