一種調(diào)控冷卻塔出水溫度的方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及冷卻塔領(lǐng)域，具體涉及一種調(diào)控冷卻塔出水溫度的方法。
【背景技術(shù)】
[0002]冷卻塔是發(fā)電廠生產(chǎn)發(fā)電過程中重要的傳熱傳質(zhì)設(shè)備，其作用是通過熱質(zhì)交換，將高溫冷卻水的熱量散入大氣中，將循環(huán)冷卻水的溫度降低。其冷卻水作用主要靠冷熱兩股流體在塔內(nèi)混合接觸，借助兩股流體間的水蒸汽分壓力差，使熱流體部分蒸發(fā)并自身冷卻。
[0003]雙曲線自然通風(fēng)冷卻塔的組成可分為塔筒結(jié)構(gòu)和淋水裝置兩大部分。塔筒結(jié)構(gòu)包括冷卻塔貯水池、斜支柱(冷卻塔進(jìn)風(fēng)口)、通風(fēng)筒等；淋水裝置包括配水管和配水槽、噴濺裝置、淋水填料、除水器等。
[0004]冷卻塔的冷卻水溫度的變化完全依靠自然溫度、風(fēng)速、大氣壓力所決定，在夏季冷卻水的實(shí)際溫度與設(shè)計(jì)的最佳溫度相差較大，經(jīng)常出現(xiàn)冷卻塔出水溫度過大達(dá)不到要求的情況。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]為了解決現(xiàn)有技術(shù)中冷卻塔出水溫度過高的問題，本發(fā)明提供一種調(diào)控冷卻塔出水溫度的方法。
[0006]本發(fā)明的技術(shù)方案是:一種調(diào)控冷卻塔出水溫度的方法，該方法包括:
步驟一、檢測冷卻塔的出水溫度；
步驟二、利用遺傳優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對出水溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行處理；
步驟三、遺傳優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型同時(shí)處理冷卻塔監(jiān)測數(shù)據(jù)；
步驟四、網(wǎng)絡(luò)模型分析處理后的數(shù)據(jù)；
步驟五，輸出故障類型。
[0007]所述步驟二和三中的遺傳優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中利用了遺傳優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，該算法分為三部分:確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，遺傳算法優(yōu)化權(quán)值和閾值，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練及預(yù)測。
[0008]遺傳算法包括:
A.計(jì)算適應(yīng)度；
B.選擇染色體進(jìn)行復(fù)制；
C.交叉、變異過程；
D.產(chǎn)生新群體；
E.判斷是否滿足終止條件；
F.滿足終止條件則結(jié)束，不滿足則返回步驟A。
[0009]所述步驟三中的溫度傳感器檢測冷卻塔進(jìn)出水溫度、室外的濕球溫度，水流量傳感器檢測冷卻塔布水管，轉(zhuǎn)速傳感器檢測冷卻塔風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速，風(fēng)量傳感器檢測冷卻塔通風(fēng)口的風(fēng)量。
[0010]本發(fā)明有如下積極效果:本發(fā)明提供的調(diào)控冷卻塔出水溫度的方法，能夠?qū)崟r(shí)檢測冷卻塔出水溫度，傳感器數(shù)據(jù)均經(jīng)過算法處理篩選，刪除由于偶然因素產(chǎn)生的不穩(wěn)定數(shù)據(jù)，現(xiàn)有技術(shù)中的不穩(wěn)定數(shù)據(jù)經(jīng)常會(huì)引發(fā)冷卻塔系統(tǒng)發(fā)出警報(bào)，而本發(fā)明中的傳感器數(shù)據(jù)經(jīng)過處理后刪除不穩(wěn)定數(shù)據(jù)就不會(huì)發(fā)生冷卻塔系統(tǒng)的誤報(bào)警情況。本發(fā)明中使用的基于遺傳優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的模型，結(jié)合了遺傳算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)，簡單、適用、魯棒性強(qiáng)而且可以在在復(fù)雜而龐大的搜索空間中尋找最優(yōu)或準(zhǔn)最優(yōu)數(shù)據(jù)解。同時(shí)本發(fā)明對冷卻塔各個(gè)部件的監(jiān)測，可以準(zhǔn)確檢測出出水溫度不正常的原因，并提供解決方案供檢測員參考和使用。
【附圖說明】
[0011]圖1是本發(fā)明中的調(diào)控冷卻塔出水溫度方法的工作流程圖；
圖2是本發(fā)明中的遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的流程圖；
圖3是本發(fā)明中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0012]下面對照附圖，通過對實(shí)施例的描述，本發(fā)明的【具體實(shí)施方式】如所涉及的各構(gòu)件的形狀、構(gòu)造、各部分之間的相互位置及連接關(guān)系、各部分的作用及工作原理、制造工藝及操作使用方法等，作進(jìn)一步詳細(xì)的說明，以幫助本領(lǐng)域技術(shù)人員對本發(fā)明的發(fā)明構(gòu)思、技術(shù)方案有更完整、準(zhǔn)確和深入的理解。
[0013]一種調(diào)控冷卻塔出水溫度的方法，能夠?qū)崟r(shí)檢測冷卻塔出水溫度，傳感器數(shù)據(jù)均經(jīng)過算法處理篩選，刪除由于偶然因素產(chǎn)生的不穩(wěn)定數(shù)據(jù)避免了誤報(bào)警的情況發(fā)生，同時(shí)對冷卻塔各個(gè)部件的監(jiān)測，可以準(zhǔn)確檢測出出水溫度不正常的原因，并提供解決方案供檢測員參考和使用。如圖1所示，該方法步驟包括:
SOl步驟一、檢測冷卻塔的出水溫度。溫度傳感器安裝在冷卻塔的出水口處，對冷卻塔的出水溫度進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測，并發(fā)送到遺傳優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和篩選。刪除由于偶然因素產(chǎn)生的不穩(wěn)定數(shù)據(jù)，現(xiàn)有技術(shù)中的不穩(wěn)定數(shù)據(jù)經(jīng)常會(huì)引發(fā)冷卻塔系統(tǒng)發(fā)出警報(bào)。
[0014]S02步驟二、利用遺傳優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對出水溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到最佳的溫度測量數(shù)據(jù)，以便準(zhǔn)確的進(jìn)行下步步驟，避免了傳感器實(shí)時(shí)發(fā)送數(shù)據(jù)由于偶然誤差引起的數(shù)據(jù)差異和誤報(bào)警情況，而本發(fā)明中的傳感器數(shù)據(jù)經(jīng)過算法處理后不會(huì)發(fā)生誤報(bào)警的情況。
[0015]首先對溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，預(yù)處理是對傳感器測得的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，歸一化可以加快訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的收斂性，歸一化的具體作用是歸納統(tǒng)一樣本的統(tǒng)計(jì)分布性。無論是為了建模還是為了計(jì)算，首先基本度量單位要同一，方便下面遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的使用。
[0016]遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法主要分為三部分:確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；遺傳算法優(yōu)化權(quán)值和閾值；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練及預(yù)測。其流程如圖2、圖3所示，首先確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，然后對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值進(jìn)行編碼得到初始種群，經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法部分處理后進(jìn)入遺傳算法處理部分，在遺傳算法中產(chǎn)生的新群體不能滿足終止條件時(shí)繼續(xù)從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法部分運(yùn)行，如果滿足終止條件則進(jìn)行解碼處理得到最佳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值。
[0017]遺傳優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部分流程圖如圖3所示，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值編碼得到初始種群后，解碼得到權(quán)值和閾值，將權(quán)值和閾值賦給新建的BP網(wǎng)絡(luò)，使用訓(xùn)練樣本訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，而后使用測試樣本測試網(wǎng)絡(luò)，最后進(jìn)行測試誤差，繼續(xù)進(jìn)入遺傳算法流程中。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練是一個(gè)不斷修正權(quán)值和闌值的過程，通過訓(xùn)練，使得網(wǎng)絡(luò)的輸出誤差越來越小。
[0018]BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法是基于梯度下降的，因此容易局部極小值，同時(shí)存在收斂速度慢及網(wǎng)絡(luò)參數(shù)和訓(xùn)練參數(shù)難以確定等缺點(diǎn)。遺傳算法是一種借鑒生物界自然選擇和自然遺傳機(jī)制的搜索算法，它能在復(fù)雜而龐大的搜索空間中尋找最優(yōu)或準(zhǔn)最優(yōu)解，且有算法簡單、適用、魯棒性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，它的應(yīng)用目前很成熟?；贐P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的優(yōu)缺點(diǎn)，把二者結(jié)合起來使它們的優(yōu)缺點(diǎn)互補(bǔ)，有很大的進(jìn)步。
[0019]BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，是根據(jù)樣本的輸入/輸出參數(shù)個(gè)數(shù)確定的，這樣就可以確定遺傳算法優(yōu)化參數(shù)的個(gè)數(shù)，從而確定種群個(gè)體的編碼長度