一种计算分析污泥掺烧对锅炉效率影响程度的方法技术

本发明专利技术提供了一种计算分析污泥掺烧对锅炉效率影响程度的方法，利用机组历史运行数据和BP神经网络模型，有效筛查机组最佳运行效率数据集，通过在锅炉效率计算模型中代入不同运行数据，分析得到污泥相关数据对锅炉效率影响最大时的锅炉出力，为现场工作提供理论依据。为现场工作提供理论依据。为现场工作提供理论依据。

【技术实现步骤摘要】
一种计算分析污泥掺烧对锅炉效率影响程度的方法


[0001]本专利技术涉及污泥掺烧
，尤其涉及一种计算分析污泥掺烧对锅炉效率影响程度的方法。

技术介绍

[0002]随着城市生活污水量的急剧增加，污泥作为污水处理厂污水处理后的附属产品，其产量也在不断上升。污泥焚烧是最“彻底”的污泥处理方式，不仅处理速度快，而且减量化程度高，能源可再利用，是一种相对比较可行的污泥处理方式。
[0003]但同时，污泥在锅炉中掺烧带来的问题也逐渐浮现，污泥含水率高，飞灰含量高，对锅炉燃烧和效率会产生一定的影响。现有常见的锅炉效率计算方法主要是反平衡计算法，其计算过程中多有经验数值，不能很好的匹配锅炉实际情况，且计算过程具有一定的滞后性，不能对掺烧过程中提供直接的指导作用。
[0004]CN113790456A公开了一种燃煤锅炉最大污泥掺烧量的计算方法及系统，所述方法包括：分别计算典型负荷下燃煤锅炉最低炉膛温度承受值的目标最大污泥掺烧量，磨煤机燃料量最大承受值的目标最大污泥掺烧量，脱硝系统NO最大承受值的目标最大污泥掺烧量，脱硫系统SO2最大承受值的目标最大污泥掺烧量，除尘系统粉尘最大承受值的目标最大污泥掺烧量，废水系统重金属最大可排放值的目标最大污泥掺烧量，取各个目标最大污泥掺烧量中的最小值，根据燃煤机组目标发电功率和实际发电功率实时修正最小值后为燃煤锅炉最大污泥掺烧量。
[0005]CN115951012A公开了一种确定燃煤耦合污泥最大掺烧率的方法及应用，其中确定燃煤耦合污泥最大掺烧率的方法包括：获取锅炉标准理论效率下降幅度小于或者等于第一预设值时的理论污泥最大掺烧率；基于制粉约束污泥掺烧率，获取所有磨煤机的出力以及出口风粉混合物的温度，根据磨煤机的出力和温度，获得制粉约束污泥掺烧率；基于燃烧约束掺烧率，获取锅炉的炉膛温度及火焰充满度，获得燃烧约束掺烧率。所述确定燃煤耦合污泥最大掺烧率的方法，在理论计算的基础上，通过掺烧试验的方法，以磨煤机的工作条件、锅炉燃烧器的工作条件、锅炉实际效率和污染物排放为限制条件，逐步确定污泥最大掺烧量，可以为燃煤锅炉安全环保地焚烧处置污泥提供技术支持。
[0006]但上述方法并不能计算分析污泥掺烧对锅炉效率影响程度，不能很好地指导锅炉掺烧。

技术实现思路

[0007]鉴于现有技术中存在的问题，本专利技术提供一种计算分析污泥掺烧对锅炉效率影响程度的方法，利用机组历史运行数据和BP神经网络模型，有效筛查机组最佳运行效率数据集，通过对锅炉效率计算模型代入不同运行数据，分析得到污泥相关数据对锅炉效率影响最大时的锅炉出力，为现场工作提供理论依据。
[0008]为达此目的，本专利技术采用以下技术方案：
[0009]本专利技术提供一种计算分析污泥掺烧对锅炉效率影响程度的方法，所述方法包括：
[0010]S1，获取机组历史运行数据，形成数据集P；
[0011]S2，以锅炉负荷为基准，对上述历史运行数据进行排序，锅炉负荷从0依次排至最大负荷，对其依次编号a
i
，形成数据集Pa
i
；
[0012]S3，步骤S2所述数据集Pa
i
以锅炉效率为标签参数，利用BP神经网络计算数据集Pa
i
内各组锅炉效率计算模型；
[0013]S4，以锅炉效率为基准，对步骤S2所述数据集Pa
i
按照锅炉效率进行降序排序，每组数据集内选取前1/20作为各自的最佳样本Q
k
；
[0014]S5，采用机组正常运行的实时运行数据分别逐一地替换最佳样本Q
k
中对应的参数后，分别带入锅炉效率计算模型，得到锅炉效率的模型计算值；分别计算出每个被替换参数对锅炉效率的影响程度，并找出对锅炉效率下降影响最大的参数；
[0015]当实时污泥含水率、实时入炉污泥热值、实时污泥掺烧比为最大影响因素时，标记该数据，形成数据集R
L
；
[0016]S6，将所有被标记的数据R
L
进行汇总，得到在该负荷下，不建议污泥掺烧比或污泥含水率超出此标准。
[0017]本专利技术所述的计算分析污泥掺烧对锅炉效率影响程度的方法机组历史运行数据，利用机组历史运行数据，通过BP神经网络拟合得到锅炉效率计算模型，之后将机组正常运行的实时运行数据分别逐一地替换最佳样本Q
k
中对应的参数后，分别带入锅炉效率计算模型，计算出每个被替换参数对锅炉效率的影响程度，并找出对锅炉效率下降影响最大的参数，分析得到污泥相关数据对锅炉效率影响最大时的锅炉出力，找到最适合的污泥掺烧比。
[0018]优选地，步骤S1所述历史运行数据包括锅炉负荷、污泥含水率、入炉污泥热值、污泥掺烧比和锅炉效率。
[0019]优选地，步骤S1所述历史运行数据还包括主蒸汽流量、主蒸汽压力、主蒸汽温度、主给水温度、再热蒸汽压力、再热蒸汽温度、环境温度、入炉总燃料量、入炉燃煤热值、锅炉总风量、排烟氧量和排烟温度。
[0020]优选地，步骤S2所述数据集Pa
i
除锅炉效率外其余的数据作为特征参数。
[0021]优选地，步骤S3所述BP神经网络的输入层的输入数据包括主蒸汽流量、主蒸汽压力、主蒸汽温度、主给水温度、再热蒸汽压力、再热蒸汽温度、环境温度、锅炉总煤量、入炉燃煤热值、锅炉总风量、排烟氧量、排烟温度、锅炉负荷、污泥含水率、污泥热值和污泥掺烧比。
[0022]优选地，步骤S3所述BP神经网络的隐含层包括隐含一层、隐含二层、隐含三层和隐含四层。
[0023]优选地，步骤S3所述BP神经网络的输出层的输出数据为锅炉效率。
[0024]优选地，步骤S5所述实时运行数据包括实时污泥含水率、实时入炉污泥热值、实时污泥掺烧比、实时主蒸汽压力、实时主蒸汽温度、实时主给水温度、实时再热蒸汽压力、实时再热蒸汽温度、实时环境温度、实时入炉煤质平均水分、实时锅炉总煤量、实时锅炉总风量、实时排烟氧量和实时排烟温度。
[0025]优选地，步骤S5所述最大影响因素为该实时运行数据的锅炉效率与模型计算值的差值最大。
[0026]优选地，机组的运行新数据返回至S2步骤循环计算，增加数据集Pa
i
的数据样本
量，提高锅炉效率计算模型精确度。
[0027]本专利技术所述的计算分析污泥掺烧对锅炉效率影响程度的方法不断采用新数据进行循环计算，实现了对锅炉效率计算模型的优化。
[0028]作为本专利技术优选的技术方案，所述方法包括：
[0029]S1，获取机组历史运行数据，形成数据集P；
[0030]所述历史运行数据包括锅炉负荷、污泥含水率、入炉污泥热值、污泥掺烧比、锅炉效率、主蒸汽流量、主蒸汽压力、主蒸汽温度、主给水温度、再热蒸汽压力、再热蒸汽温度、环境温度、入炉总燃料量、入炉燃煤热值、锅炉总风量、排烟氧量和排烟温度；
[0031]S2，以锅炉负荷为基准，对上述历史运行数据进行排序，锅炉负荷本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种计算分析污泥掺烧对锅炉效率影响程度的方法，其特征在于，所述方法包括：S1，获取机组历史运行数据，形成数据集P；S2，以锅炉负荷为基准，对上述历史运行数据进行排序，锅炉负荷从0依次排至最大负荷，对其依次编号a
i
，形成数据集Pa
i
；S3，步骤S2所述数据集Pa
i
以锅炉效率为标签参数，利用BP神经网络计算数据集Pa
i
内各组锅炉效率计算模型；S4，以锅炉效率为基准，对步骤S2所述数据集Pa
i
按照锅炉效率进行降序排序，每组数据集内选取前1/20作为各自的最佳样本Q
k
；S5，采用机组正常运行的实时运行数据分别逐一地替换最佳样本Q
k
中对应的参数后，分别带入锅炉效率计算模型，得到锅炉效率的模型计算值；分别计算出每个被替换参数对锅炉效率的影响程度，并找出对锅炉效率下降影响最大的参数；当实时污泥含水率、实时入炉污泥热值、实时污泥掺烧比为最大影响因素时，标记该数据，形成数据集R
L
；S6，将所有被标记的数据R
L
进行汇总，得到在该负荷下，不建议污泥掺烧比或污泥含水率超出此标准。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1所述历史运行数据包括锅炉负荷、污泥含水率、入炉污泥热值、污泥掺烧比和锅炉效率。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，步骤S1所述历史运行数据还包括主蒸汽流量、主蒸汽压力、主蒸汽温度、主给水温度、再热蒸...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘向民，刘思广，杨琨，王文庆，曹兆军，张涛，崇培安，徐彩国，季竹亮，朱晓磊，吕为智，
申请(专利权)人：国家电投集团江苏电力有限公司盐城热电有限责任公司，
类型：发明
国别省市：