本發(fā)明涉及工業(yè)自動(dòng)化與智能控制領(lǐng)域，特別是一種有效提高鍋爐效率的方法。

背景技術(shù)：

1、鍋爐效能提升面臨材料與燃燒技術(shù)創(chuàng)新的傳統(tǒng)路徑，現(xiàn)今數(shù)字化轉(zhuǎn)型催生工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)與ai集成，尤其lstm在時(shí)間序列分析中的應(yīng)用，革新了鍋爐參數(shù)優(yōu)化與健康監(jiān)控。然而，現(xiàn)存技術(shù)局限凸顯，包括模型過分依賴即時(shí)數(shù)據(jù)，忽略歷史與維護(hù)數(shù)據(jù)的價(jià)值，削弱異常事件的預(yù)測(cè)力；定期檢查或事后維修為主的維護(hù)策略，資源浪費(fèi)且隱患頻發(fā)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、鑒于上述現(xiàn)有存在的問題，提出了本發(fā)明。

2、因此，本發(fā)明提供了一種有效提高鍋爐效率的方法解決了依賴即時(shí)數(shù)據(jù)的局限性、維護(hù)策略的低效性、系統(tǒng)優(yōu)化的不足問題。

3、為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

4、第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種有效提高鍋爐效率的方法，其包括，采集鍋爐運(yùn)行的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)和歷史維護(hù)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理；

5、基于lstm學(xué)習(xí)模型建立燃燒控制參數(shù)預(yù)測(cè)模型，通過鍋爐的歷史數(shù)據(jù)對(duì)燃燒控制參數(shù)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練；

6、將預(yù)處理后的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練完成后的燃燒控制參數(shù)預(yù)測(cè)模型，輸出燃燒控制參數(shù)的預(yù)測(cè)結(jié)果；

7、根據(jù)模型預(yù)測(cè)結(jié)果實(shí)時(shí)調(diào)整燃料供給量和空氣比例，優(yōu)化燃燒效率；

8、使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析歷史維護(hù)數(shù)據(jù)和預(yù)處理后的鍋爐實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)潛在的故障和維護(hù)需求；

9、基于故障預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)鍋爐進(jìn)行維護(hù)，在維護(hù)后記錄維護(hù)的過程、結(jié)果，并對(duì)設(shè)備進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。

10、作為本發(fā)明所述有效提高鍋爐效率的方法的一種優(yōu)選方案，其中：實(shí)時(shí)收集鍋爐運(yùn)行參數(shù)燃料流量、燃燒室溫度、氧氣濃度、煙氣溫度；從歷史數(shù)據(jù)庫中提取鍋爐運(yùn)行數(shù)據(jù)和維護(hù)數(shù)據(jù)，具體步驟如下：

11、定義實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)向量為rt＝[r1(t)，r2(t)，r3(t)，r4(t)]；

12、其中，rt為實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)向量，t表示時(shí)間，r1(t)表示燃燒流量，r2(t)燃燒室溫度，r3(t)表示氧氣濃度，r4(t)煙氣溫度；

13、定義歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)為hr；

14、定義歷史維護(hù)數(shù)據(jù)為hm；

15、對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理的步驟如下，

16、首先對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)rt、歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)hr和歷史維護(hù)數(shù)據(jù)hm進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，具體步驟如下：

17、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)rt標(biāo)準(zhǔn)化處理的表達(dá)式為：

18、

19、其中，r*t表示標(biāo)準(zhǔn)化處理后的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，μ(rj)表示數(shù)據(jù)點(diǎn)j的均值，σ(rj)表示數(shù)據(jù)點(diǎn)j的標(biāo)準(zhǔn)差，m表示數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)點(diǎn)的總數(shù)，α表示正的調(diào)節(jié)參數(shù)；

20、歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)hr標(biāo)準(zhǔn)化處理的表達(dá)式為：

21、

22、其中，h*r表示標(biāo)準(zhǔn)化處理后的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，hr,j表示歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)hr中的第j個(gè)元素，μ(hr)表示hr的平均值，σ表示hr的標(biāo)準(zhǔn)差，wj和wk是權(quán)重因子，n是歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)中元素的數(shù)量；

23、歷史維護(hù)數(shù)據(jù)hm標(biāo)準(zhǔn)化處理的表達(dá)式為：

24、

25、其中，h*m表示標(biāo)準(zhǔn)化處理后的歷史維護(hù)數(shù)據(jù)，hm,i表示歷史維護(hù)數(shù)據(jù)集中的第i個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，μ(hm)表示歷史維護(hù)數(shù)據(jù)集的均值，σ(hm)表示歷史維護(hù)數(shù)據(jù)集的標(biāo)準(zhǔn)差，α表示調(diào)節(jié)參數(shù)，n表示歷史維護(hù)數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)點(diǎn)總數(shù)，wi表示第i個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的權(quán)重。

26、作為本發(fā)明所述有效提高鍋爐效率的方法的一種優(yōu)選方案，其中：基于相似度對(duì)歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)和歷史維護(hù)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，具體步驟如下：

27、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)的相似度，其表達(dá)式為：

28、

29、其中，sr(t)表示實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)的之間的相似度，δd表示距離衰減系數(shù)，di表示第i個(gè)維度上的距離度量函數(shù)，n表示數(shù)據(jù)點(diǎn)的維度數(shù)，wi表示第i個(gè)維度的權(quán)重；

30、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與歷史維護(hù)數(shù)據(jù)的相似度，其表達(dá)式為：

31、

32、其中，sm(t)表示實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與歷史維護(hù)數(shù)據(jù)的之間的相似度，δd,i表示第i個(gè)維度上的調(diào)節(jié)參數(shù)；

33、最后，基于相似度融合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)和歷史維護(hù)數(shù)據(jù)，其表達(dá)式如下：

34、

35、其中，f(t)表示實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)和歷史維護(hù)數(shù)據(jù)融合之后的數(shù)據(jù)，wr(t)表示時(shí)間t時(shí)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)權(quán)重，wm(t)表示時(shí)間t時(shí)歷史維護(hù)數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)權(quán)重，sr′(t):這是在時(shí)間t實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)之間的經(jīng)非線性變換后的相似度得分，sm′(t):這是在時(shí)間t實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與歷史維護(hù)數(shù)據(jù)之間的經(jīng)非線性變換后的相似度得分。

36、作為本發(fā)明所述有效提高鍋爐效率的方法的一種優(yōu)選方案，其中：基于lstm學(xué)習(xí)模型建立燃燒控制參數(shù)預(yù)測(cè)模型，通過鍋爐的歷史數(shù)據(jù)對(duì)燃燒控制參數(shù)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，其表達(dá)式為：

37、

38、其中，modellstm表示基于lstm的深度學(xué)習(xí)模型，αi(t)表示注意力權(quán)重，hi(t)表示隱藏狀態(tài)向量，t表示時(shí)間。

39、作為本發(fā)明所述有效提高鍋爐效率的方法的一種優(yōu)選方案，其中：將預(yù)處理后的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練完成后的燃燒控制參數(shù)預(yù)測(cè)模型，輸出燃燒控制參數(shù)的預(yù)測(cè)結(jié)果，其表達(dá)式為：

40、

41、其中，y^(t)表示預(yù)測(cè)結(jié)果，β(t)表示隨時(shí)間變化的平滑因子，y^(t-1)表示前一時(shí)刻的預(yù)測(cè)結(jié)果，作為當(dāng)前時(shí)刻預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)，f表示非線性函數(shù)，(1-β(t))表示一個(gè)系數(shù)，用于調(diào)整模型在當(dāng)前時(shí)間步的輸出對(duì)最終預(yù)測(cè)的影響，z(t)表示引入的用來輔助預(yù)測(cè)的額外信息，g表示組合函數(shù)。

42、作為本發(fā)明所述有效提高鍋爐效率的方法的一種優(yōu)選方案，其中：根據(jù)模型預(yù)測(cè)結(jié)果實(shí)時(shí)調(diào)整燃料供給量和空氣比例，優(yōu)化燃燒效率；

43、當(dāng)燃料供給量和空氣比例低于預(yù)測(cè)結(jié)果，增加燃料供給量和空氣比例，若高于預(yù)測(cè)結(jié)果，則減少燃料供給量燃料供給量和空氣比例，以保證所有燃料分子都能與足夠的氧氣反應(yīng)；

44、作為本發(fā)明所述有效提高鍋爐效率的方法的一種優(yōu)選方案，其中：使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析歷史維護(hù)數(shù)據(jù)和預(yù)處理后的鍋爐實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)潛在的故障和維護(hù)需求；

45、首先基于融合后的數(shù)據(jù)f(t)構(gòu)建lstm模型，用于預(yù)測(cè)輸出潛在的故障和維護(hù)需求，其表達(dá)式為：

46、

47、其中，s^(t)表示在時(shí)間t的潛在故障和維護(hù)需求的預(yù)測(cè)，lstm表示預(yù)測(cè)模型，αl(t)表示第l個(gè)隱藏單元的注意力權(quán)重，h?l(t)表示第l個(gè)隱藏單元的隱藏狀態(tài)，l表示lstm隱藏層的層數(shù)，δzk(t)表示在時(shí)間t的第k個(gè)額外信息的改變量，βk表示在時(shí)間t的第k個(gè)額外信息的平滑因子，k表示額外信息的種類數(shù)量；

48、作為本發(fā)明所述有效提高鍋爐效率的方法的一種優(yōu)選方案，其中：根據(jù)故障預(yù)測(cè)結(jié)果判斷是否需要進(jìn)行預(yù)防性維護(hù)，當(dāng)需要進(jìn)行維護(hù)措施時(shí)，其措施有檢查和更換損壞的部件、清潔和潤滑系統(tǒng)以減少磨損、更新軟件和固件以修復(fù)已知漏洞、執(zhí)行定期的診斷測(cè)試以確認(rèn)系統(tǒng)的健康狀態(tài)；

49、維護(hù)完成后，詳細(xì)記錄所進(jìn)行的每一項(xiàng)維護(hù)工作，基于維護(hù)記錄，識(shí)別設(shè)備中常見的故障模式，理解每個(gè)故障模式的根本原因，根據(jù)故障模式的嚴(yán)重性、發(fā)生頻率和可檢測(cè)性來確定優(yōu)化的重點(diǎn)區(qū)域，升級(jí)易損件和高故障率的部件，采用更高質(zhì)量、更適合工作環(huán)境的替代零件。

50、第二方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其中：所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如本發(fā)明第一方面所述的有效提高鍋爐效率的方法的任一步驟。

51、第三方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其中：所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如本發(fā)明第一方面所述的有效提高鍋爐效率的方法的任一步驟。

52、本發(fā)明有益效果為：通過集成數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理、lstm模型預(yù)測(cè)、實(shí)時(shí)參數(shù)調(diào)整及故障預(yù)測(cè)維護(hù)，全方位優(yōu)化鍋爐運(yùn)行。首先，多源數(shù)據(jù)的高效整合與預(yù)處理，奠定精準(zhǔn)分析基石，消除噪聲干擾。其次，lstm模型訓(xùn)練預(yù)測(cè)燃燒參數(shù)，大幅提高燃燒效率，節(jié)能減排，減少非計(jì)劃停機(jī)，確保運(yùn)行經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定。再者，實(shí)時(shí)調(diào)控燃料與空氣比例，最大化燃燒效率，降低成本，增進(jìn)環(huán)保，促進(jìn)可持續(xù)生產(chǎn)。最后，智能預(yù)測(cè)故障，實(shí)施預(yù)防性維護(hù)，顯著降低維護(hù)費(fèi)用，提升設(shè)備可靠性和生產(chǎn)連續(xù)性，增強(qiáng)企業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。該發(fā)明實(shí)現(xiàn)了鍋爐運(yùn)行效率、環(huán)保與經(jīng)濟(jì)效益的協(xié)同提升，標(biāo)志著工業(yè)智能控制技術(shù)的重大突破。