【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水泥烧成系统控制，具体涉及基于多步预测的预热器出口氧含量目标值寻优方法与系统。
技术介绍
1、预热器c1出口o2含量是表征水泥烧成系统燃烧状态的重要指标之一，对熟料的生产起着关键作用。如果氧含量过高，表明系统使用的风量过多，会导致能源的不必要浪费，并可能引起燃烧系统废气量的增加、阻力的增大和高温风机的功耗增加，从而影响系统的电力消耗和成本。另一方面，若氧含量过低，说明系统使用的风量不足，燃烧不充分，会形成还原气氛。还原气氛会对熟料的烧成产生严重影响，导致熟料出现黄心并减低其可磨性，严重影响水泥的颜色和质量。此外，氧含量过低还可能导致预分解系统的粘结堵塞、窑后结圈结球，甚至危及系统的安全运行。因此，预热器c1出口o2含量目标值的准确性对于熟料的生产具有重大意义。
2、而目前对于o2含量的测定，也实施了多种方式，如专利号为cn111721122a《一种水泥烧成系统及其自动寻优控制系统》公布了一种水泥烧成系统的自动寻优控制系统。该方法将水泥烧成自动寻优控制系统分为回转窑控制、预分解控制、篦冷机控制、预测控制、自动寻优控制共五个模块。其中预分解控制模块中的高温风机控制，根据预热器出口o2含量、高温风机变频器电流、预热器出口co含量以及窑喂料量来控制高温风机转速。又如专利号为cn113339307a《基于过量空气系数控制水泥回转窑高温风机转速的方法》公布了一种基于过量空气系数控制水泥回转窑高温风机转速的方法，该方法通过采用过量空气系数公式计算当前系统过量空气系数，结合滤波处理后的数据定位最佳过量空气系数目标值，最
3、1.未考虑水泥烧成系统时滞性带来的影响，水泥烧成过程是一个复杂的理化过程，具有明显的时滞性特点，例如，当前时刻的预热器出口废气含量只能反应过去某一段时间的烧成段燃烧状况，如果系统根据当前的废气含量做出调整将会导致调整出现滞后性。
4、2.未考虑气体传感器数据的漂移现象，实际生产中，由于高温、高压、高粉尘环境，气体分析仪设备容易损坏。长时间使用后如不及时保养标定，分析仪数据亦可能发生漂移。此外，系统漏风时也会对数据的分析使用产生干扰。
5、3.未考虑实时工况的数据，对于不同的烧成工况，预热器c1出口的气体浓度值将会产生不同的数据分布，现有的方案不能提供自适应的调整方式。
6、4.预热器出口废气含量受多种因素的影响，不能只考虑用风量的大小，使调整不够准确和灵活。
7、针对以上问题，目前也有采用时间序列预测方式，用于预测一些随时间发展和变化的变量。通过从时间角度观察历史数据，定义模式，对变化如何发生进行短期或长期预测，从而确定目标变量未来将如何变化。由此，专利号为cn114609986a的《基于预测控制的水泥分解炉脱硝调控优化系统和方法》公布了一种基于预测控制的水泥分解炉脱硝调控优化方法及系统，其中的预测控制模块使用cnn-lstm模型获取nox浓度预测值。专利号为cn113268871a《基于多变量时序深度网络模型的水泥烟囱nox预测方法》提出了一种基于多变量时序深度网络模型的水泥烟囱nox预测方法，该方法建立一种基于多变量时间序列长短时神经网络lstm水泥烟囱nox预测模型mt-lstms对水泥烟囱nox进行预测。上述模型都采用了循环神经网络lstm，lstm模型虽然在短时预测中取得了一定的效果，但在长时间序列预测中出现了信号传播路径长、需要大量的硬件成本、过于消耗gpu资源和服务器的存储资源、推理时间长、效率低等问题，由此也对水泥生产过程中长时间序列预测效果带来了限制，而影响最终的o2含量目标值的精准判定。
技术实现思路
1、本专利技术意在提供基于多步预测的预热器出口氧含量目标值寻优方法与系统，以解决现有技术中预热器c1出口o2含量目标值调整存在偏差，使当前燃烧状况无法达到理想状态，而导致一系列异常窑况，增加高温风机电耗、熟料热耗等问题。
2、为达到上述目的，本专利技术采用如下技术方案，基于多步预测的预热器出口氧含量目标值寻优方法，本方案考虑了烧成系统时滞性带来的影响以及气体传感器数据的漂移现象，通过对未来一段时间的co和o2浓度进行预测，结合预测的结果与调整策略给出实时o2目标推荐值，实现提前预测、提前调整，有效解决烧成系统时滞性问题，提高o2含量推荐值的准确度。本方案包括以下步骤：
3、步骤1，从获取的历史数据中筛选出co、o2气体数据，并按照设定方式进行处理后划分为训练集和测试集；
4、步骤2，结合互信息分析法与工艺原理进行特征选择，并对数据进行标准化处理；
5、步骤3，搭建基于informer的co、o2多步预测初始模型；
6、步骤4，将训练集导入informer初始模型进行训练，并使用测试集验证模型的准确性，得到预测模型；
7、步骤5，实时获取系统监控数据，使用预测模型得出co、o2多步预测结果，将预测结果传入设定的o2目标值寻优模块中，得到实时o2目标推荐值。
8、同时，本方案还提供一种基于多步预测的预热器出口氧含量目标值寻优系统，应用于上述基于多步预测的预热器出口氧含量目标值寻优方法，包括数据获取单元、数据处理单元、模型构建单元、数据优化单元和结果输出单元；
9、所述数据获取单元用于获取历史数据并进行数据预处理；所述数据处理单元用于从历史数据中筛选出co、o2气体数据，并对co、o2气体数据进行滤波处理后形成训练集和测试集数据；
10、所述模型构建单元用于搭建基于informer的co、o2多步预测初始模型，并对初始模型进行训练验证后得到预测模型；
11、所述数据优化单元用于对预测模型得到的co、o2多步预测结果进行寻优，并得到实时o2目标推荐值；所述数据优化单元包括寻优模块；
12、所述结果输出单元用于将实时o2目标推荐值和调节策略输出，结果输出单元包括调节策略模块和输出模块。
13、本方案的原理及优点是：
14、本方案通过对未来一段时间的co和o2浓度进行预测，结合预测的结果与调整策略给出实时o2目标推荐值，基于informer的多步预测模型对预热器c1出口的co和o2值做出提前预测，然后根据预测结果与历史数据相结合计算出co浓度趋势，最后根据co浓度趋势以及未来o2浓度值来对o2目标值做出调整。该方法做到了提前预测、提前调整，有效解决了烧成系统时滞性带来的问题，并且能够适应气体传感器漂移带来的影响，即使工况发生变化，预热器废气的数据分布发生改变，该方法仍然可以正常给出合适的推荐值。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.基于多步预测的预热器出口氧含量目标值寻优方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多步预测的预热器出口氧含量目标值寻优方法，其特征在于，在步骤5中，还包括寻优模块的构建，构建方式包括以下子步骤：
3.根据权利要求2所述的基于多步预测的预热器出口氧含量目标值寻优方法，其特征在于，所述调整策略包括上升调整策略和下降调整策略；其中，所述上升调整策略包括以下子步骤：
4.根据权利要求3所述的基于多步预测的预热器出口氧含量目标值寻优方法，其特征在于，所述下降调整策略包括以下子步骤：
5.根据权利要求1所述的基于多步预测的预热器出口氧含量目标值寻优方法，其特征在于，在步骤1中，还包括对历史数据进行异常值处理；所述设定方式为对筛选出的CO、O2气体数据进行滤波处理，其滤波方式包括以下子步骤：
6.根据权利要求1所述的基于多步预测的预热器出口氧含量目标值寻优方法，其特征在于：所述特征选择为计算出CO、O2数据与其他数据点的互信息分数，根据互信息分数对特征变量进行降序排列并剔除测点重复的变量，结合工艺原理，筛选出互
7.根据权利要求1所述的基于多步预测的预热器出口氧含量目标值寻优方法，其特征在于：对数据进行标准化处理为采用零-均值规范化来完成数据的处理，其表达式为
8.根据权利要求1所述的基于多步预测的预热器出口氧含量目标值寻优方法，其特征在于：所述初始模型包括输入表示嵌入层、编码层和解码层；其中输入表示嵌入层包括标量投影、本地时间戳嵌入和全局时间戳嵌入三个独立部分；编码层用于提取长时间序列输入的远程依赖关系；解码层用于将中间表示进行解码以输出最终的预测结果，所述解码层包括自注意力层和全连接层。
9.根据权利要求8所述的基于多步预测的预热器出口氧含量目标值寻优方法，其特征在于：所述编码层采用ProbSparse self-attention机制，通过获取的查询值计算出注意值，表示为
10.基于多步预测的预热器出口氧含量目标值寻优系统，其特征在于，应用于权利要求1-9中任一所述的基于多步预测的预热器出口氧含量目标值寻优方法，包括数据获取单元、数据处理单元、模型构建单元、数据优化单元和结果输出单元；
...【技术特征摘要】
1.基于多步预测的预热器出口氧含量目标值寻优方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多步预测的预热器出口氧含量目标值寻优方法，其特征在于，在步骤5中，还包括寻优模块的构建，构建方式包括以下子步骤：
3.根据权利要求2所述的基于多步预测的预热器出口氧含量目标值寻优方法，其特征在于，所述调整策略包括上升调整策略和下降调整策略；其中，所述上升调整策略包括以下子步骤：
4.根据权利要求3所述的基于多步预测的预热器出口氧含量目标值寻优方法，其特征在于，所述下降调整策略包括以下子步骤：
5.根据权利要求1所述的基于多步预测的预热器出口氧含量目标值寻优方法，其特征在于，在步骤1中，还包括对历史数据进行异常值处理；所述设定方式为对筛选出的co、o2气体数据进行滤波处理，其滤波方式包括以下子步骤：
6.根据权利要求1所述的基于多步预测的预热器出口氧含量目标值寻优方法，其特征在于：所述特征选择为计算出co、o2数据与其他数据点的互信息分数，根据互信息分数对特征变量进行降序排列并剔除测点重复的变量，结合工艺原理，筛选出互信息...
【专利技术属性】
技术研发人员：倪健，吕绪康，窦涛，穆加会，张增吉，李慧霞，许耀赆，刘高尔，褚栋梁，
申请(专利权)人：中材智能科技成都有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。