【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及锅炉烟气脱硫，尤其是涉及一种基于神经网络的煤质预测锅炉脱硫精确控制方法。
技术介绍
1、
2、目前，锅炉燃烧过程中的煤质和so2排放控制是燃煤电厂面临的重要问题。传统的煤质预测和脱硫控制方法往往存在准确性不高、控制精度不够等问题。因此，需要一种新的方法来提高煤质预测的准确性和脱硫系统的精确控制。
3、近年来，神经网络技术在工业领域中得到广泛应用。神经网络具有学习能力和适应性，能够通过训练和优化来逼近非线性映射关系，从而实现复杂系统的建模和控制。基于神经网络的煤质预测和精确控制方法可以利用煤质预测结果和炉内燃烧数据，通过神经网络的计算和修正，实现对燃烧参数和脱硫系统的精确控制。
4、然而，目前尚未提出一种基于神经网络的煤质预测锅炉脱硫精确控制方法。因此，需要一种新的技术来解决现有技术中存在的问题，并提高锅炉燃烧效率和脱硫效率，减少污染物排放。
5、鉴于此，特提出本专利技术。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于神经网络的煤质预测锅炉脱硫精确控制方法，该方法能够解决现有技术中煤质预测准确性和脱硫控制精确度不高的问题。
2、本专利技术的第一方面，提供一种基于神经网络的煤质预测锅炉脱硫精确控制方法，包括以下步骤：
3、利用煤质预测神经网络模型，进行煤质的预测并计算出硫含量；
4、基于煤质的预测结果，调整锅炉燃烧参数和脱硫系统，并实时收集炉内燃烧数据；
5、根据煤质的预
6、基于so2生成量的预测结果，对脱硫系统进行调整；
7、将so2生成量的预测值与实际测量值进行对比，根据对比结果，优化煤质预测神经网络模型和so2生成量预测神经网络模型。
8、优选的，所述煤质预测神经网络模型通过采集历史磨煤机与煤质数据来建立。
9、优选的，所述煤质预测神经网络模型采用多层感知器结构的神经网络，通过反向传播算法进行训练和优化。
10、优选的，所述煤质预测神经网络模型的输入参数包括：磨煤机参数和煤质采样数据。
11、优选的，所述煤质预测神经网络模型的输出结果包括：煤质和硫含量。
12、优选的，所述so2生成量预测神经网络模型通过采集历史锅炉燃烧参数与so2排放数据来建立。
13、优选的，所述so2生成量预测神经网络模型采用多层感知器结构的神经网络，通过反向传播算法进行训练和优化。
14、优选的，所述so2生成量预测神经网络模型根据煤质预测结果和炉内燃烧数据进行训练和优化。
15、优选的，所述炉内燃烧数据包括：温度、压力和氧含量。
16、本专利技术的第二方面，提供一种燃煤设备，采用上述的基于神经网络的煤质预测锅炉脱硫精确控制方法。
17、本专利技术的有益效果：
18、1.通过基于神经网络的煤质预测，能够准确预测煤质和硫含量，提供精确的输入数据用于锅炉燃烧参数的调整；
19、2.基于煤质预测结果的锅炉燃烧参数调整，能够提高燃烧效率，降低燃烧过程中的so2排放，实现更环保的燃烧过程；
20、3.基于煤质预测结果和炉内燃烧数据的so2生成量预测，能够快速准确地预测so2的生成量，为脱硫系统的精确修正提供指导；
21、4.通过实时监测炉内燃烧数据和实时煤质信息，能够快速响应煤质变化和燃烧条件的变化，实现对锅炉燃烧参数和脱硫系统的精确控制；
22、5.本方法适用于现有的燃煤设备中，无需进行较大的改造或投资，具有较高的实用性和经济性。
23、综上，本专利技术的基于神经网络的煤质预测锅炉脱硫精确控制方法，能够实现煤质预测的准确性和脱硫系统的精确控制，提高锅炉燃烧效率和脱硫效率，减少污染物排放，还可以减少脱硫剂的使用，节约资源，为燃煤电厂等燃煤设备提供了一种先进的技术方案。
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1.一种基于神经网络的煤质预测锅炉脱硫精确控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于神经网络的煤质预测锅炉脱硫精确控制方法，其特征在于，所述煤质预测神经网络模型通过采集历史磨煤机与煤质数据来建立。
3.根据权利要求1所述的基于神经网络的煤质预测锅炉脱硫精确控制方法，其特征在于，所述煤质预测神经网络模型采用多层感知器结构的神经网络，通过反向传播算法进行训练和优化。
4.根据权利要求1所述的基于神经网络的煤质预测锅炉脱硫精确控制方法，其特征在于，所述煤质预测神经网络模型的输入参数包括：磨煤机参数和煤质采样数据。
5.根据权利要求1所述的基于神经网络的煤质预测锅炉脱硫精确控制方法，其特征在于，所述煤质预测神经网络模型的输出结果包括：煤质和硫含量。
6.根据权利要求1所述的基于神经网络的煤质预测锅炉脱硫精确控制方法，其特征在于，所述SO2生成量预测神经网络模型通过采集历史锅炉燃烧参数与SO2排放数据来建立。
7.根据权利要求1所述的基于神经网络的煤质预测锅炉脱硫精确控制方法，其特征在于，所述S
8.根据权利要求1所述的基于神经网络的煤质预测锅炉脱硫精确控制方法，其特征在于，所述SO2生成量预测神经网络模型根据煤质预测结果和炉内燃烧数据进行训练和优化。
9.根据权利要求1所述的基于神经网络的煤质预测锅炉脱硫精确控制方法，其特征在于，所述炉内燃烧数据包括：温度、压力和氧含量。
10.一种燃煤设备，其特征在于，采用权利要求1-9任一项所述的基于神经网络的煤质预测锅炉脱硫精确控制方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络的煤质预测锅炉脱硫精确控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于神经网络的煤质预测锅炉脱硫精确控制方法，其特征在于，所述煤质预测神经网络模型通过采集历史磨煤机与煤质数据来建立。
3.根据权利要求1所述的基于神经网络的煤质预测锅炉脱硫精确控制方法，其特征在于，所述煤质预测神经网络模型采用多层感知器结构的神经网络，通过反向传播算法进行训练和优化。
4.根据权利要求1所述的基于神经网络的煤质预测锅炉脱硫精确控制方法，其特征在于，所述煤质预测神经网络模型的输入参数包括：磨煤机参数和煤质采样数据。
5.根据权利要求1所述的基于神经网络的煤质预测锅炉脱硫精确控制方法，其特征在于，所述煤质预测神经网络模型的输出结果包括：煤质和硫含量。
6.根据权利要求1所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：王长青，孙立，兰晓立，
申请(专利权)人：大唐环境产业集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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