基于模型迁移的锅炉宽负荷NOx排放浓度预测方法

    公开(公告)号:CN111222685A

    公开(公告)日:2020-06-02

    申请号:CN201911150477.7

    申请日:2019-11-21

    摘要: 本发明公开了一种基于模型迁移的锅炉宽负荷NOx排放浓度预测方法,包括数值模拟计算中心、基模型训练中心、运行数据通讯接口、基模型迁移及更新机制以及NOx排放预测模型通讯接口;本发明在锅炉主要运行参数的可行域内,以设计煤种为基准,通过离线模拟得到设计煤种下锅炉全工况样本,采用机器学习建立NOx排放预测基模型;考虑锅炉燃用非设计煤种,通过离线模拟得到少量典型工况样本,再采用高斯过程回归将设计煤种基模型迁移到非设计煤种工况,形成适应多煤种变化的基模型库;考虑实际工况与模拟工况的差异,首先根据实际煤质选择基模型,再基于运行数据通过迁移学习将基模型投影到锅炉实际运行状态,实现锅炉宽负荷下NOx排放浓度的准确预测。

    基于模型迁移的锅炉宽负荷NOx排放浓度预测方法

    公开(公告)号:CN111222685B

    公开(公告)日:2022-07-08

    申请号:CN201911150477.7

    申请日:2019-11-21

    摘要: 本发明公开了一种基于模型迁移的锅炉宽负荷NOx排放浓度预测方法,包括数值模拟计算中心、基模型训练中心、运行数据通讯接口、基模型迁移及更新机制以及NOx排放预测模型通讯接口;本发明在锅炉主要运行参数的可行域内,以设计煤种为基准,通过离线模拟得到设计煤种下锅炉全工况样本,采用机器学习建立NOx排放预测基模型;考虑锅炉燃用非设计煤种,通过离线模拟得到少量典型工况样本,再采用高斯过程回归将设计煤种基模型迁移到非设计煤种工况,形成适应多煤种变化的基模型库;考虑实际工况与模拟工况的差异,首先根据实际煤质选择基模型,再基于运行数据通过迁移学习将基模型投影到锅炉实际运行状态,实现锅炉宽负荷下NOx排放浓度的准确预测。

    基于多模型的燃煤机组宽负荷下炉膛壁温在线监测方法

    公开(公告)号:CN115146703A

    公开(公告)日:2022-10-04

    申请号:CN202210585368.3

    申请日:2022-05-26

    IPC分类号: G06K9/62 G06F11/07

    摘要: 本发明公开了一种基于多模型的燃煤机组宽负荷下炉膛壁温在线监测方法,涉及在线故障诊断技术领域,解决了燃煤机组宽负荷运行下炉膛壁温不能实时监测和故障诊断的技术问题,其技术方案要点是通过安装于机组锅炉内壁处的壁温传感器收集大量壁温历史数据,利用PCA算法对历史数据进行降维分析,采用GMM算法对低维特征空间上的数据集进行聚类,从而将历史数据划分为多组符合高斯分布的数据集,然后对各个数据集分别构建PCA离线模型,再采用RBPCA方法对在线数据进行在线监测和诊断。对热电厂锅炉壁温实现在线监测,有效处理宽负荷范围内的非高斯分布数据,可以迅速确认故障类型并提供报警,为运行人员和维修人员提供操作和维护的意见。