本發(fā)明屬于火力發(fā)電，具體涉及一種基于多源異構(gòu)信息挖掘的鍋爐運行燃燒診斷方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、燃煤鍋爐作為火力發(fā)電機組中的核心設(shè)備之一，其燃燒性能的優(yōu)劣直接影響到火電機組整體的發(fā)電效率，尤其是隨著火電機組在電網(wǎng)負荷調(diào)峰方面的作用越來越突出，火電機組需要根據(jù)電網(wǎng)的發(fā)電負荷指令對鍋爐的運行狀態(tài)進行調(diào)整，以保持電力系統(tǒng)的平衡，而鍋爐的燃燒狀態(tài)又直接影響著鍋爐的運行調(diào)整，因此對燃煤鍋爐的燃燒狀態(tài)的診斷就變得尤為重要。

2、在現(xiàn)有技術(shù)中，對于鍋爐燃燒狀態(tài)的監(jiān)控主要依賴電力運行人員通過鍋爐機組自身配置的集散式控制系統(tǒng)(dcs)或sis系統(tǒng)中獲取到的大量熱工測點數(shù)據(jù)和火焰監(jiān)控工業(yè)電視圖像結(jié)合自身從業(yè)經(jīng)驗對鍋爐燃燒狀態(tài)進行判斷和運行調(diào)控，然而由于鍋爐的爐膛內(nèi)燃燒狀態(tài)具有復雜性和多變性，目前通過人為經(jīng)驗對鍋爐運行燃燒狀態(tài)的判斷具有較大的不確定性，這直接影響鍋爐運行燃燒狀態(tài)判斷結(jié)果的準確性，從而最終影響鍋爐的調(diào)控以及生產(chǎn)效率。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的第一個目的是克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于多源異構(gòu)信息挖掘的鍋爐運行燃燒診斷方法及系統(tǒng)，該方法通過獲取熱工參數(shù)數(shù)據(jù)、爐膛燃燒火焰圖像數(shù)據(jù)和爐膛數(shù)值物理場數(shù)據(jù)三種來自不同源、不同數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特性的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，并基于所述多源異構(gòu)數(shù)據(jù)結(jié)合預(yù)構(gòu)的燃燒狀態(tài)診斷等級評價量化策略計算出鍋爐的燃燒狀態(tài)診斷綜合評價指數(shù)，最終根據(jù)所述燃燒狀態(tài)診斷綜合評價指數(shù)準確診斷出鍋爐當前的運行燃燒狀態(tài)診斷類別；從而克服因人為經(jīng)驗對鍋爐運行燃燒狀態(tài)的判斷具有較大的不確定性，提高了鍋爐運行燃燒狀態(tài)判斷結(jié)果的準確性，也提升鍋爐運行智能化和診斷水平。

2、本發(fā)明的第二個目的是提供一種基于多源異構(gòu)信息挖掘的鍋爐運行燃燒診斷系統(tǒng)。

3、本發(fā)明的第三個目的是提供一種計算機設(shè)備。

4、本發(fā)明的第四個目的是提供一種存儲介質(zhì)。

5、本發(fā)明的第一個目的可通過采用如下技術(shù)方案達到：

6、一種基于多源異構(gòu)信息挖掘的鍋爐運行燃燒診斷方法，包括以下步驟：

7、s1、獲取鍋爐當前的熱工參數(shù)數(shù)據(jù)、爐膛燃燒火焰圖像數(shù)據(jù)和爐膛數(shù)值物理場數(shù)據(jù)；

8、s2、根據(jù)所述熱工參數(shù)數(shù)據(jù)獲取對應(yīng)的熱工參數(shù)特征；

9、s3、對所述爐膛燃燒火焰圖像數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，對預(yù)處理后的爐膛燃燒火焰圖像進行特征提取，獲取所述爐膛燃燒火焰圖像數(shù)據(jù)相對應(yīng)的火焰圖像特征；根據(jù)所述火焰圖像特征計算出鍋爐的火焰參數(shù)特征；

10、s4、采用步驟s3得到的所述火焰圖像特征對所述爐膛數(shù)值物理場數(shù)據(jù)進行修正，得到爐膛數(shù)值物理場分布參數(shù)，根據(jù)所述爐膛數(shù)值物理場分布參數(shù)計算出數(shù)值物理場特征；

11、s5、將所述熱工參數(shù)特征、火焰參數(shù)特征和數(shù)值物理場特征進行數(shù)據(jù)融合，構(gòu)建多源異構(gòu)特征參數(shù)集；采用預(yù)構(gòu)的燃燒狀態(tài)診斷等級評價量化策略對所述多源異構(gòu)特征參數(shù)集中的各項數(shù)據(jù)進行量化評價和相應(yīng)的賦值，得到量化評價賦值后的多源異構(gòu)特征參數(shù)集，根據(jù)所述量化評價賦值后的多源異構(gòu)特征參數(shù)集計算出燃燒狀態(tài)診斷綜合評價指數(shù)，并通過所述燃燒狀態(tài)診斷綜合評價指數(shù)計算出鍋爐當前的運行燃燒狀態(tài)診斷類別；

12、s6、采用knn快速分類算法對所述鍋爐當前的運行燃燒狀態(tài)診斷類別進行驗證，當驗證成功時，則得到鍋爐運行燃燒診斷結(jié)果，若驗證失敗，則跳轉(zhuǎn)到步驟s1重新進行診斷。

13、優(yōu)選的，所述熱工參數(shù)數(shù)據(jù)、爐膛燃燒火焰圖像數(shù)據(jù)均通過鍋爐的在線監(jiān)控系統(tǒng)進行獲??；所述爐膛數(shù)值物理場數(shù)據(jù)采用cfd數(shù)值模擬法進行獲取。

14、優(yōu)選的，所述熱工參數(shù)特征包括氮氧化物生成量和鍋爐效率；所述鍋爐效率采用反平衡法從所述熱工參數(shù)數(shù)據(jù)中采集爐煤參數(shù)、汽水參數(shù)、煙氣參數(shù)進行計算。

15、優(yōu)選的，所述火焰參數(shù)特征包括火焰燃燒穩(wěn)定性和燃燒火焰偏移距離；所述火焰燃燒穩(wěn)定性通過連續(xù)30幀動態(tài)窗口采集火焰圖像提取幀間亮度變化率，面積變化率以及中心位移度，并計算動態(tài)窗口區(qū)間中圖像幀特征的方差，并將幀間特征方差的平均值作為火焰燃燒穩(wěn)定性的評價判據(jù)，所述幀間特征方差的平均值的表示如下：

16、

17、其中，σi2為動態(tài)窗口區(qū)間圖像幀特征方差，表示圖像幀i的特征參數(shù)值，μi表示當前特征參數(shù)的平均值；

18、所述燃燒火焰偏移距離的表示如下：

19、

20、其中，f(x,y)為特征輪廓向量函數(shù)，p和q是f(x,y)向量的兩個分量；

21、然后通過以下公式計算獲取燃燒火焰的中心的坐標，

22、

23、其中ox為中心x坐標，oy為中心y坐標；

24、最終將所述燃燒火焰的中心的坐標與鍋爐爐膛幾何中心進行比對，得到燃燒火焰偏移距離。

25、優(yōu)選的，步驟s4的具體過程如下：

26、首先對爐膛數(shù)值物理場數(shù)據(jù)和步驟s3得到的火焰圖像特征進行同步化和同構(gòu)化處理，以形成統(tǒng)一工況步和統(tǒng)一規(guī)整網(wǎng)格的數(shù)值溫度場和火焰圖像幀數(shù)據(jù)；然后通過特征提取計算出火焰圖像特征，得到火焰圖像特征矩陣；將所述火焰圖像特征矩陣通過矩陣運算，對所述數(shù)值溫度場每一個網(wǎng)格參數(shù)進行修正計算，最后得到爐膛數(shù)值物理場分布參數(shù)；然后對所述爐膛數(shù)值物理場分布參數(shù)進行特征提取，最終得出數(shù)值物理場特征；

27、由于數(shù)值物理場主要用于反映鍋爐內(nèi)部各個受熱面的溫度情況，因此所述數(shù)值物理場特征采用鍋爐爐膛內(nèi)受熱面超溫區(qū)域占比作為特征指標，所述鍋爐爐膛內(nèi)受熱面超溫區(qū)域占比的獲取過程如下：

28、首先通過所述爐膛數(shù)值物理場分布參數(shù)得到爐膛內(nèi)每個網(wǎng)格位置的溫度情況，通過網(wǎng)格編號篩選出對應(yīng)水冷壁、全大屏過熱器壁面、后屏過熱器壁面的網(wǎng)格，得到對應(yīng)網(wǎng)格的近壁溫度參數(shù)，通過與金屬受熱閾值比對，得到各個超溫網(wǎng)格位置，最終通過統(tǒng)計所述超溫網(wǎng)格得出所述鍋爐爐膛內(nèi)受熱面超溫區(qū)域占比。

29、優(yōu)選的，步驟s5中所述燃燒狀態(tài)診斷綜合評價指數(shù)的表示如下：

30、q＝α1s+α2c+α3p+α4η+α5o

31、其中，q表示燃燒狀態(tài)診斷綜合評價指數(shù)、s表示燃燒穩(wěn)定性、c表示燃燒中心偏置、p表示氮氧化物生成量、η表示鍋爐效率、o表示局部超溫情況的量化評價；α1、α2、α3、α4和α5分別代表參數(shù)對應(yīng)權(quán)重。

32、優(yōu)選的，步驟s6的具體過程如下：

33、由于步驟s5得到所述鍋爐當前的運行燃燒狀態(tài)診斷類別對應(yīng)的多源異構(gòu)特征參數(shù)集中各項性能指標的差異性大，所以對所述多源異構(gòu)特征參數(shù)集進行歸一化處理，具體表示如下：

34、

35、其中，z為樣本特征，δz為相應(yīng)特征值域范圍，為歸一化特征結(jié)果；

36、然后計算歸一化后的多源異構(gòu)特征參數(shù)集中各項性能指標與預(yù)設(shè)的燃燒分類樣本集中各項性能指標的距離，所述預(yù)設(shè)的燃燒分類樣本集通過獲取歷史的熱工參數(shù)特征、火焰參數(shù)特征和數(shù)值物理場特征進行構(gòu)建，所述距離具體表示如下：

37、

38、其中，xi和yi表示n維空間中的兩個數(shù)據(jù)點，n表示每個數(shù)據(jù)點所包含的特征數(shù)量，i表示第i個特征；

39、最終通過計算n維的歐氏空間距離獲得相應(yīng)的k個近鄰結(jié)果，所述k個近鄰結(jié)果基于所述預(yù)設(shè)的燃燒分類樣本集，并以加權(quán)多數(shù)投票方案進行分類，從而得到相應(yīng)的knn燃燒狀態(tài)分類結(jié)果；

40、當所述knn燃燒狀態(tài)分類結(jié)果與所述鍋爐當前的運行燃燒狀態(tài)診斷類別一致時，則認為所述鍋爐當前的運行燃燒狀態(tài)診斷類別準確可靠，并將所述鍋爐當前的運行燃燒狀態(tài)診斷類別作為鍋爐運行燃燒診斷結(jié)果。

41、一種基于多源異構(gòu)信息挖掘的鍋爐運行燃燒診斷系統(tǒng)，用于實現(xiàn)所述的基于多源異構(gòu)信息挖掘的鍋爐運行燃燒診斷方法，所述系統(tǒng)包括：

42、鍋爐運行數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取鍋爐當前的熱工參數(shù)數(shù)據(jù)和爐膛燃燒火焰圖像數(shù)據(jù)；

43、爐膛數(shù)值物理場模塊，用于采用cfd數(shù)值模擬方法對所述鍋爐運行數(shù)據(jù)獲取模塊獲取到的所述鍋爐當前的熱工參數(shù)數(shù)據(jù)和爐膛燃燒火焰圖像數(shù)據(jù)進行計算，最終得到爐膛數(shù)值物理場數(shù)據(jù)；

44、火焰圖像預(yù)處理模塊，對所述爐膛燃燒火焰圖像數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的爐膛燃燒火焰圖像數(shù)據(jù)；

45、火焰圖像特征提取模塊，用于對預(yù)處理后的爐膛燃燒火焰圖像進行特征提取，獲取所述爐膛燃燒火焰圖像數(shù)據(jù)相對應(yīng)的火焰圖像特征；

46、爐膛數(shù)值物理場修正模塊，用于通過所述火焰圖像特征對所述爐膛數(shù)值物理場數(shù)據(jù)進行修正，得到爐膛數(shù)值物理場分布參數(shù)；

47、熱工參數(shù)特征計算模塊，用于根據(jù)所述鍋爐當前的熱工參數(shù)數(shù)據(jù)計算出鍋爐當前的熱工參數(shù)特征，所述熱工參數(shù)特征包括氮氧化物生成量和鍋爐效率；

48、火焰參數(shù)特征計算模塊，用于根據(jù)所述火焰圖像特征計算出鍋爐當前的火焰參數(shù)特征，所述火焰參數(shù)特征包括燃燒火焰偏移距離和幀間特征方差的平均值；

49、數(shù)值物理場特征計算模塊，用于根據(jù)所述爐膛數(shù)值物理場分布參數(shù)計算出數(shù)值物理場特征，所述數(shù)值物理場特征為爐膛內(nèi)受熱面超溫區(qū)域占比；

50、多源特征數(shù)據(jù)融合模塊，用于將熱工參數(shù)特征計算模塊、火焰參數(shù)特征計算模塊和數(shù)值物理場特征計算模塊分別獲取到的所述熱工參數(shù)特征、火焰參數(shù)特征和數(shù)值物理場特征進行融合，以構(gòu)建多源異構(gòu)特征參數(shù)集；

51、燃燒狀態(tài)診斷等級評價量化策略構(gòu)建模塊，用于根據(jù)鍋爐的安全性、環(huán)保性和經(jīng)濟性三個角度結(jié)合鍋爐歷史運行指標對所述多源異構(gòu)特征參數(shù)集中的各個指標分別進行相應(yīng)的權(quán)重設(shè)定，以形成燃燒狀態(tài)診斷等級評價量化策略；

52、燃燒狀態(tài)診斷等級評價量化策略模塊，用于通過所述燃燒狀態(tài)診斷等級評價量化策略對所述多源異構(gòu)特征參數(shù)集中的各項數(shù)據(jù)進行量化評價和相應(yīng)的賦值，得到量化評價賦值后的多源異構(gòu)特征參數(shù)集；

53、鍋爐運行燃燒狀態(tài)診斷模塊，用于根據(jù)所述量化評價賦值后的多源異構(gòu)特征參數(shù)集計算出燃燒狀態(tài)診斷綜合評價指數(shù)，并通過所述燃燒狀態(tài)診斷綜合評價指數(shù)計算出鍋爐當前的運行燃燒狀態(tài)類別；

54、燃燒狀態(tài)驗證模塊，用于采用knn快速分類算法對所述鍋爐當前的運行燃燒狀態(tài)類別進行驗證，當驗證成功時，將得到鍋爐運行燃燒診斷結(jié)果輸出；

55、燃燒診斷結(jié)果顯示模塊，用于顯示所述燃燒狀態(tài)驗證模塊輸出的鍋爐運行燃燒診斷結(jié)果。

56、一種計算機設(shè)備，包括處理器以及用于存儲處理器可執(zhí)行程序的存儲器，所述處理器執(zhí)行存儲器存儲的程序時，實現(xiàn)所述的基于多源異構(gòu)信息挖掘的鍋爐運行燃燒診斷方法。

57、一種存儲介質(zhì)，存儲有程序，所述程序被處理器執(zhí)行時，實現(xiàn)所述的基于多源異構(gòu)信息挖掘的鍋爐運行燃燒診斷方法。

58、本發(fā)明相對于現(xiàn)有技術(shù)具有如下的有益效果：

59、(1)本發(fā)明的基于多源異構(gòu)信息挖掘的鍋爐運行燃燒診斷方法通過獲取熱工參數(shù)數(shù)據(jù)、爐膛燃燒火焰圖像數(shù)據(jù)和爐膛數(shù)值物理場數(shù)據(jù)三種來自不同源、不同數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特性的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，并基于所述多源異構(gòu)數(shù)據(jù)結(jié)合預(yù)構(gòu)的燃燒狀態(tài)診斷等級評價量化策略計算出鍋爐的燃燒狀態(tài)診斷綜合評價指數(shù)，最終根據(jù)所述燃燒狀態(tài)診斷綜合評價指數(shù)，從而能以安全性、環(huán)保性和經(jīng)濟性多角度對鍋爐當前的運行燃燒狀態(tài)進行有效的診斷；克服因人為因素導致的鍋爐運行燃燒狀態(tài)診斷結(jié)果不準確，提高了鍋爐運行燃燒狀態(tài)判斷結(jié)果的準確性，使得了電力運行人員能更好的對鍋爐進行監(jiān)控，提升鍋爐運行智能化和診斷水平。

60、(2)本發(fā)明的基于多源異構(gòu)信息挖掘的鍋爐運行燃燒診斷系統(tǒng)通過多個模塊的有效結(jié)合，能準確獲取到鍋爐當前運行的各個特征參數(shù)，以及準確的判斷出鍋爐運行燃燒狀態(tài)判斷結(jié)果，本發(fā)明的各個模塊能嵌入電力運行的在線監(jiān)控系統(tǒng)中，以便于電力運行人員更好的對鍋爐進行監(jiān)控，從而提升了電力生產(chǎn)安全。