本發(fā)明涉及火力發(fā)電設備技術領域，更具體地說，涉及一種環(huán)?；痣姍C組系統(tǒng)。

背景技術：

火力發(fā)電是利用可燃物在燃燒時產生的熱能，通過發(fā)電動力裝置轉換為電能的一種發(fā)電形式，目前，人們獲取的電能的方式主要還是火力發(fā)電。火力發(fā)電廠中配置有多組火電機組來進行發(fā)點作業(yè)，其排放的污染物主要是二氧化硫等硫化物，會對環(huán)境造成較大不良影響。

近年來，隨著環(huán)保要求的逐漸提高，為了降低火電廠的二氧化硫排放量，許多電廠都增加了煙氣脫硫裝置。這些煙氣脫硫裝置大多僅是通過硬件設備進行脫硫作業(yè)，設備投入大，雖然有一定的效果，但是仍然無法實現有效降低二氧化硫排放的有效途徑。

技術實現要素：

本發(fā)明需要解決的技術問題是提供一種環(huán)保火電機組系統(tǒng)，在能夠降低火電廠硫化物排放量的基礎上，極大優(yōu)化火電廠的環(huán)保指標。

為解決上述技術問題，本發(fā)明所采取的技術方案如下。

一種環(huán)保火電機組系統(tǒng)，包括火電機組，還包括用于采集火電機組關鍵數據的傳感器組、用于對數據進行采集分析的處理器組、用于對上傳數據進行梳理匯總的工業(yè)計算機以及用于對火電機組設備的運行狀態(tài)進行優(yōu)化控制的監(jiān)控服務器；所述傳感器組的輸出端連接處理器組的輸入端，處理器組經工業(yè)計算機與監(jiān)控服務器互相通信。

上述一種環(huán)?；痣姍C組系統(tǒng)，所述監(jiān)控服務器中設置有深度學習模塊和數據挖掘模塊。

上述一種環(huán)?；痣姍C組系統(tǒng)，所述傳感器組包括硫化物傳感器、工況傳感器、煤質傳感器以及循環(huán)水溫傳感器。

上述一種環(huán)?；痣姍C組系統(tǒng)，所述處理器組包括若干處理器，處理器為PLC和單片機中的至少一種，所述處理器與傳感器一一對應配置。

上述一種環(huán)?；痣姍C組系統(tǒng)，所述數據挖掘模塊中配置有用于將火電機組各受監(jiān)控參量進行二次聚類劃分的參數優(yōu)化單元。

上述一種環(huán)保火電機組系統(tǒng)，所述火電機組中還設置有負載監(jiān)控器。

上述一種環(huán)?；痣姍C組系統(tǒng)，所述負載監(jiān)控器為動態(tài)負載監(jiān)控器。

上述一種環(huán)保火電機組系統(tǒng)，所述深度學習模塊中設置有用于對動態(tài)負載監(jiān)控器所反應的數據進行處理并形成與負載分配相關的優(yōu)化參數組的負載優(yōu)化單元。

上述一種環(huán)?；痣姍C組系統(tǒng)，所述監(jiān)控服務器還通過無線網絡連接有應用家長端，所述應用家長端安裝于智能移動設備中；所述監(jiān)控服務器中還設置有與應用家長端匹配工作的應用控制模塊。

由于采用了以上技術方案，本發(fā)明所取得技術進步如下。

本發(fā)明通過在火電機組合理地配置傳感器，對火電機組的關鍵數據進行實時采集，經處理器解析后，通過通訊模塊上傳至監(jiān)控服務器進行計算、分析，形成可針對多廠房、廠房內多機組的環(huán)保優(yōu)化構架，監(jiān)控服務器通過植入深度學習模塊、應用控制模塊及數據挖掘模塊完成關鍵數據進行合理挖掘和整合，生成對火電機組環(huán)保性具有提升作用的優(yōu)化曲線，以對火電機組的運行和與污染物關聯的關鍵數據進行實時調控，可大大降低火電廠硫化物的排放量，優(yōu)化火電廠的環(huán)保指標。

附圖說明

圖1為本發(fā)明實施例1的結構示意圖；

圖2為本發(fā)明實施例2的結構示意圖；

圖3為本發(fā)明實施例3的結構示意圖。

其中：1.火電機組，11.硫化物傳感器，12.工況傳感器，13.煤質傳感器，14.循環(huán)水溫傳感器，2.處理器組，3.工業(yè)計算機，4.通訊模塊，5.監(jiān)控服務器，51.深度學習模塊，511.負載優(yōu)化單元，52.應用控制模塊，53.數據挖掘模塊，6.應用家長端，7.負載監(jiān)控器。

具體實施方式

下面將結合具體實施例對本發(fā)明進行進一步詳細說明。

實施例1

一種環(huán)?；痣姍C組系統(tǒng)，其結構如圖1所示，包括火電機組、傳感器組、處理器組、工業(yè)計算機3以及監(jiān)控服務器5，傳感器組設置在火電機組中，傳感器組的輸出端連接處理器組的輸入端，處理器組經工業(yè)計算機與監(jiān)控服務器互相通信。

傳感器組用于采集火電機組的關鍵數據，并將采集的數據傳輸給處理器組。傳感器組包括硫化物傳感器11、工況傳感器12、煤質傳感器13以及循環(huán)水溫傳感器14。硫化物傳感器11安裝于所述火電機組的排污口，用于監(jiān)測二氧化硫的含量；工況傳感器12設置在火電機組中，用于監(jiān)控火電機組是否處在穩(wěn)定工作狀態(tài)；煤質傳感器13裝設在火電機組1的燃料輸入口，用于監(jiān)測燃料質量；循環(huán)水溫傳感器14設置在燃燒室的加水設備上，用于監(jiān)控當前水溫。

處理器組包括若干處理器，用于對傳感器組傳輸的數據進行采集分析。處理器為PLC和單片機中的至少一種，所述處理器與傳感器一一對應配置。

工業(yè)計算機與處理器相互通信，傳感器組所采集的數據通過處理器組進行初步的解析后傳輸給工業(yè)計算機，工業(yè)計算機對上傳數據進行梳理匯總，并能夠接收監(jiān)控服務器5的指令，將優(yōu)化曲線所指示的參數可量化、有針對性地下發(fā)至處理器作業(yè)，以配合參數調控各設備，優(yōu)化當前發(fā)電機組的工作狀態(tài)。本發(fā)明中，工業(yè)計算機中設置有通訊模塊4，工業(yè)計算機通過通訊模塊將多個廠房的數據上傳至監(jiān)控服務器5。

監(jiān)控服務器5通過多個模塊的計算和學習，得到最適應當前發(fā)電機組運行的環(huán)保曲線和參數值，實現對火電機組設備運行狀態(tài)進行優(yōu)化控制的目的。監(jiān)控服務器配置有深度學習模塊51、應用控制模塊52以及數據挖掘模塊53。其中，數據挖掘模塊53中配置有用于將火電機組各受監(jiān)控參量進行二次聚類劃分的參數優(yōu)化單元，數據挖掘模塊將以往的發(fā)電機組積累的大量歷史參數進行聚類，聚類方式按照機組類型、機組工作需要等進行劃分，以計算出在相同情況下的參數最優(yōu)目標值，以所述最優(yōu)目標值作為當前工況下的參數參考，以進行參數的調整。

實施例2

本實施例的結構如圖2所示，與實施例1的區(qū)別在于：火電機組中還設置有負載監(jiān)控器7，負載監(jiān)控器為動態(tài)負載監(jiān)控器。同時，監(jiān)控服務器的深度學習模塊中設置有負載優(yōu)化單元511，用于對動態(tài)負載監(jiān)控器所反應的數據進行處理，并形成與負載分配相關的優(yōu)化參數組。

本實施例中，深度學習模塊51根據煤耗-負荷曲線進行適應度計算，以煤耗作為負荷優(yōu)化分配的目標函數，通過父代、子代的迭代計算，優(yōu)化模型以達到收斂的耗煤量特性參數，并設定各個發(fā)電機組的符合上下限和平衡約束量，綜合考慮各個廠房及各個發(fā)電機組的發(fā)電要求，以環(huán)保型和經濟性為目的，對多個電廠以及電廠中的多個發(fā)電機組的負荷分配實現了閉環(huán)控制。

本發(fā)明中，深度學習模塊所使用的算法、模型及涉及的神經網絡可進行在當前已有技術基礎上進行選擇及更新，此處并不局限于某種或某幾種。

實施例3

本實施例的結構如圖3所示，與實施例2的區(qū)別在于：監(jiān)控服務器還通過無線網絡連接有應用家長端6，應用家長端安裝于智能移動設備中。監(jiān)控服務器的應用控制模塊52為配合應用家長端設置，監(jiān)控服務器可將環(huán)保曲線以及優(yōu)化參數以圖形方式下發(fā)至應用家長端，持有安裝該家長端智能設備的管理人員，可以實時得知火電機組的狀態(tài)，并通過所述工業(yè)計算機進行實時調整。

本實施例中的應用家長端可實現實時顯示、實時警報、并對某些參量具備調整參數指令下發(fā)的作用。