一种蒸汽流量分配方法、装置、设备及介质与流程

本技术涉及锅炉控制，特别是涉及一种蒸汽流量分配方法、装置、设备及介质。

背景技术：

1、随着工业生产的不断发展，锅炉作为重要的能源转换设备，其高效、稳定地运行，不仅关乎企业的经济效益，还直接影响到环境保护和能源利用效率。然而，锅炉在实际运行过程中，其性能往往会受到多种因素的影响而发生变化，如燃料品质波动、环境条件变化、设备自然磨损等。这些因素共同作用，导致锅炉的实际运行性能逐渐偏离出厂时的最优状态，负荷率与单位能耗(单耗)之间的关系也发生变化。因此，如何准确反映锅炉的实际运行特性，优化蒸汽流量分配，成为提升锅炉运行效率、降低能耗与排放的关键问题。

2、目前，锅炉运行管理主要依赖于传统的监控系统和人工经验判断。虽然锅炉在出厂时会经过严格测试，确定其最优负荷率-单耗曲线，但在实际运行过程中，由于缺乏实时调整能力和有效的数据利用手段，往往难以根据锅炉实际运行数据进行动态调整，导致蒸汽分配不够精准，影响锅炉的能源利用效率。

技术实现思路

1、基于上述问题，本技术提供了一种蒸汽流量分配方法、装置、设备及介质，能够通过精确计算蒸汽分配量，避免了过量或不足的蒸汽分配，减少了能源浪费。并且，能够使得锅炉能够在最佳工况下运行，提高了能源转换效率。

2、本技术实施例公开了如下技术方案：

3、第一方面，本技术公开了一种蒸汽流量分配方法，所述方法包括：

4、获取锅炉集群的总蒸汽需求量，以及所述锅炉集群的目标锅炉在第一工况下的实时负荷率和实时单耗；

5、通过将所述实时负荷率和所述实时单耗输入负荷率-单耗性能模型，确定与所述实时负荷率和所述实时单耗匹配的第一性能曲线，所述第一性能曲线表征在所述第一工况下的负荷率和单耗的对应关系；

6、根据所述第一性能曲线，确定所述第一工况下的负荷率上限和负荷率下限；

7、根据所述总蒸汽需求量、所述负荷率上限和所述负荷率下限，利用遗传算法寻优确定所述目标锅炉应分配的蒸汽分配量。

8、可选地，所述负荷率-单耗性能模型的构建方法，包括：

9、获取所述目标锅炉的历史数据集，所述历史数据集包括锅炉负荷率、瞬时燃气耗量和瞬时蒸汽流量；

10、对所述历史数据集进行数据清洗，得到清洗后的历史数据集；

11、根据所述清洗后的历史数据集，拟合多条性能曲线，所述多条性能曲线表征不同工况下的清洗后的锅炉负荷率和清洗后的锅炉单耗的对应关系，所述清洗后的锅炉单耗为清洗后的瞬时燃气耗量和清洗后的瞬时蒸汽流量的比值；

12、根据所述多条性能曲线，构建负荷率-单耗性能模型。

13、可选地，所述历史数据集还包括锅炉运行状态，所述锅炉运行状态包括正常运行状态；

14、所述对所述历史数据集进行数据清洗，得到清洗后的历史数据集，包括：

15、从所述历史数据集中去除所述锅炉运行状态不处于所述正常运行状态的历史数据，得到清洗后的历史数据集。

16、可选地，所述对所述历史数据集进行数据清洗，得到清洗后的历史数据集，包括：

17、若所述历史数据集中的历史数据大于与所述历史数据对应的上限阈值，和/或，小于与所述历史数据对应的下限阈值，则通过从所述历史数据集中去除所述历史数据，得到清洗后的历史数据集。

18、可选地，所述对所述历史数据集进行数据清洗，得到清洗后的历史数据集，包括：

19、若所述历史数据集中存在数值重复的多个历史数据，则通过仅保留所述多个历史数据中的一个历史数据，得到清洗后的历史数据集。

20、可选地，所述根据所述清洗后的历史数据集，拟合多条性能曲线，包括：

21、对所述清洗后的历史数据集进行区间划分，得到多个数据带；

22、分别对所述多个数据带进行曲线拟合，得到与所述多个数据带对应的多个性能曲线段；

23、通过整合所述多个性能曲线段，获取多条性能曲线。

24、可选地，所述锅炉集群的目标锅炉在第一工况下的实时负荷率和实时单耗的获取方法，包括：

25、获取所述锅炉集群的目标锅炉在第一工况下的锅炉瞬时蒸汽流量、锅炉额定蒸汽容量和锅炉瞬时燃气耗量；

26、根据所述锅炉瞬时蒸汽流量、所述锅炉额定蒸汽容量和所述锅炉瞬时燃气耗量，获取实时负荷率和实时单耗，所述实时负荷率为所述锅炉瞬时蒸汽流量和所述锅炉额定蒸汽容量的比值，所述实时单耗为所述锅炉瞬时燃气耗量和所述锅炉瞬时蒸汽流量的比值。

27、第二方面，本技术公开了一种蒸汽流量分配装置，所述装置包括：数据获取模块、曲线确定模块、上下限确定模块和流量分配模块；

28、所述数据获取模块，用于获取锅炉集群的总蒸汽需求量，以及所述锅炉集群的目标锅炉在第一工况下的实时负荷率和实时单耗；

29、所述曲线确定模块，用于通过将所述实时负荷率和所述实时单耗输入负荷率-单耗性能模型，确定与所述实时负荷率和所述实时单耗匹配的第一性能曲线，所述第一性能曲线表征在所述第一工况下的负荷率和单耗的对应关系；

30、所述上下限确定模块，用于根据所述第一性能曲线，确定所述第一工况下的负荷率上限和负荷率下限；

31、所述流量分配模块，用于根据所述总蒸汽需求量、所述负荷率上限和所述负荷率下限，利用遗传算法寻优确定所述目标锅炉应分配的蒸汽分配量。

32、可选地，所述负荷率-单耗性能模型的构建装置，包括：第一构建模块、第二构建模块、第三构建模块和第四构建模块；

33、所述第一构建模块，用于获取所述目标锅炉的历史数据集，所述历史数据集包括锅炉负荷率、瞬时燃气耗量和瞬时蒸汽流量；

34、所述第二构建模块，用于对所述历史数据集进行数据清洗，得到清洗后的历史数据集；

35、所述第三构建模块，用于根据所述清洗后的历史数据集，拟合多条性能曲线，所述多条性能曲线表征不同工况下的清洗后的锅炉负荷率和清洗后的锅炉单耗的对应关系，所述清洗后的锅炉单耗为清洗后的瞬时燃气耗量和清洗后的瞬时蒸汽流量的比值；

36、所述第四构建模块，用于根据所述多条性能曲线，构建负荷率-单耗性能模型。

37、可选地，所述历史数据集还包括锅炉运行状态，所述锅炉运行状态包括正常运行状态；所述第二构建模块具体用于：从所述历史数据集中去除所述锅炉运行状态不处于所述正常运行状态的历史数据，得到清洗后的历史数据集。

38、可选地，所述第二构建模块具体用于：若所述历史数据集中的历史数据大于与所述历史数据对应的上限阈值，和/或，小于与所述历史数据对应的下限阈值，则通过从所述历史数据集中去除所述历史数据，得到清洗后的历史数据集。

39、可选地，所述第二构建模块具体用于：若所述历史数据集中存在数值重复的多个历史数据，则通过仅保留所述多个历史数据中的一个历史数据，得到清洗后的历史数据集。

40、可选地，所述第三构建模块具体用于：对所述清洗后的历史数据集进行区间划分，得到多个数据带；分别对所述多个数据带进行曲线拟合，得到与所述多个数据带对应的多个性能曲线段；通过整合所述多个性能曲线段，获取多条性能曲线。

41、可选地，所述数据获取模块包括：第一获取模块和第二获取模块；

42、所述第一获取模块，用于获取所述锅炉集群的目标锅炉在第一工况下的锅炉瞬时蒸汽流量、锅炉额定蒸汽容量和锅炉瞬时燃气耗量；

43、所述第二获取模块，用于根据所述锅炉瞬时蒸汽流量、所述锅炉额定蒸汽容量和所述锅炉瞬时燃气耗量，获取实时负荷率和实时单耗，所述实时负荷率为所述锅炉瞬时蒸汽流量和所述锅炉额定蒸汽容量的比值，所述实时单耗为所述锅炉瞬时燃气耗量和所述锅炉瞬时蒸汽流量的比值。

44、第三方面，本技术公开了一种蒸汽流量分配设备，所述设备包括：存储器和处理器；

45、所述存储器，用于存储程序；

46、所述处理器，用于执行所述程序，实现如第一方面所述的蒸汽流量分配方法的各个步骤。

47、第四方面，本技术公开了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现如第一方面所述的蒸汽流量分配方法的各个步骤。

48、相较于现有技术，本技术具有以下有益效果：

49、本技术实施例提供了一种蒸汽流量分配方法、装置、设备及介质，该方法首先获取锅炉集群的总蒸汽需求，和目标锅炉在第一工况下的实时负荷率和实时单耗，其次将实时负荷率和实时单耗输入预先构建的负荷率-单耗性能模型中，并依据负荷率-单耗性能模型输出的第一性能曲线，确定第一工况下的负荷率上限和负荷率下限，随后结合总蒸汽需求、负荷率上限和负荷率下限，利用遗传算法寻优确定目标锅炉应分配的蒸汽分配量，以满足生产需求并优化能源利用。由此，该蒸汽流量分配方法能够通过精确计算蒸汽分配量，避免了过量或不足的蒸汽分配，减少了能源浪费。并且，能够使得锅炉能够在最佳工况下运行，提高了能源转换效率。