智能技术在电站锅炉燃烧优化中的应用   

作者:陈 亮   时间:2021-11-06 14:17:30  来源:  阅读次数:43次 ]

  新疆天富能源售电有限公司 新疆石河子 832000

    摘 要:人工智能技术的支持下,可以按照人们思维,令算法在具体实现过程中以逐层优化的形式进行传达,且整个过程不需要人工参与,只需要固有的程序便可完成自动化操控。但在此过程中,必须注重相应算法的优化模式,确定出不同函数指令下,系统模型产生变化所能达到的最大值,这样才可进一步确保数据模型在实际运行过程中,不会因为数据“量”的变化而产生数据交合问题。对此,通过现代人工智能技术,模拟出当前电站锅炉设备在运行过程中所产生的系数变动范畴,以线性数据分析出不同条件下锅炉设备燃烧效率及气体排放量,以制定出合理的燃烧优化方案,以提高锅炉设备的燃烧质量,从而为企业创造更大的经济效益。

  关键词:人工智能;电站锅炉;燃烧模式

  1人工智能技术的特点

  1.1 机器学习

  人工智能技术可通过系统内部的知识结构进行自主完善,以监督行为、强化行为及无监督行为等,分析出不同操控视域下,数据信息在采集及传输过程中所具备的线性关系,然后结合外部环境的信息反馈,对系统程序进行逐步完善,提高实际操作质量。

  1.2 语言处理

  人工智能技术可结合语义知识库、语言学科知识等,界定出不同操控空间下,语言翻译及传输形式在实现学科交互时所具备理论对接点,进而解决出相对应的语言问题,才可保证在不同场景中,数据信息及相关指令下达,可满足程序的基础运行。

  1.3 人机交互

  基于现代人工智能技术为载体的交互模式,可以进一步实现数据信息的整合,且各项操控模式不再局限于固有的数据传输架构内,整项操作可依托于与计算机设备相关联的程序指令,实现多维度的信息传感,且在神经网络技术的支持下,计算机系统可按照人们的思维,对当前数据运行模式进行预期化分析,解读出相对应的操控机制,以提高数据表达能力。

  2电站锅炉设备的运行特点

  2.1 基于神经网络的气体排放模式

  电站锅炉设备在运行过程中,由于内部构造、燃烧模式、原料性能等方面的差异,燃烧产物所具备的性能也呈现出多元化特点,在对此类燃烧产物进行排列分析时,固有的数据模型无法模拟出多变状态下的燃烧参数,这就需要在此过程中,引入相对应的非线性标准,确保各类数据在映射过程中,可精准阐述出当前数据信息的相对值。对此,在对锅炉主体所承担的热负荷进行分析时,需同步考虑到燃烧环境所产生的对比属性,查证出不同操控视域下,产物燃烧规律与内部环境之间的数据耦合关系,只有这样才可进一步强化不同数据之间的对接性。此外,还可通过调整不同燃烧环境,分析出锅炉设备对原料燃烧所造成的影响,只有这样,才可最大限度强化数据模型支持下的各类产物之间的信息联动关系。例如氧化氮气体浓度、气体含碳浓度、氧气浓度等,进而为后续燃烧优化提供数据支撑。

  2.2 基于模型运算的热效率

  从人工智能角度分析电站锅炉运行中产生的热效率问题,可对不同反应指标下的参数进行精细化处理,提高数据监测精度。

  基于模型运算的热效率趋势,则在模型运算机制的支持下,对设备运行中内部各类元素值提供一个非对称点,且此类节点与数据模型中的各个点相对应,这样通过不同操控模式,可进一步查证出固有燃烧模式所产生的热效率。从燃烧优化角度来看,要想对锅炉设备的热效率进行完善处理,必须深度分析出内部原料燃烧所呈现出的机理。然后结合数据模型,分析出内部构造及环境在不同视域下所呈现出热负荷阈值,并结合基准值,分析出数据样本所呈现出数据误差。但应当注意的是,在测量相关数据值时,必须保证数据信息采集的持续性与稳定性,且应依据数据信息的变动趋势,对锅炉设备的燃烧是过程进行模拟,以查证出具有代表性的数据,为燃烧优化工作的开展提供数据支撑。

  3人工智能技术在电站锅炉燃烧优化中的运用

  3.1 权重规则的优化

  受到锅炉设备结构复杂、运行模式复杂、燃料类型复杂的驱动下,锅炉所产生的热能及其燃烧形式将存在不确定性特点。从锅炉实际燃烧角度来看,整个数据运行的固有值是按照比例来进行的,且各个优化模式所产生的数据参数在映射过程中,可精准地反映出内部热效率变化值,当变化值与材料燃烧所产生的控制量值达成一致时,则证明当前数据权重比值存在递进增长的趋势,即为锅炉内部热效率反应值具有一定的扩张现象。此过程中,如果想要将权重规则限制到可控范围内,则需对整个系统指标进行有效测评,深度分析出不同数据参数下,与排放量、热效率相关联的各项数据值是否存在一定的浮动指标,这样通过不同层面的数据测量,可将各项指标与实际反应值相对接,进而分析出不同燃烧模式下所产生的数据对接值。

  3.2 模型转换的优化

  模型转换主要是通过相关目标值的确定,查证出锅炉内部热效率指标与燃烧模式所具备的关联性,只有这样才可进一步制定出排放污染优化方案。通常情况下,稳固锅炉在热效率衍生趋势方面存在一定的基准性,如果想要进一步查证出当前排放模式下,不同参数限制阈值下,原料固有燃烧所产生的阈值,则需采用模型固定的方式,校正承接材料燃烧的器具位置,并合理分析出材料比、空气比对当前燃烧行为所产生参数的影响值。此外,在模型建设与转换的过程中,必须对材料进行质量、性能及体积的把控,且维系材料燃烧的配风模式与反应特征等,必须贴合于不同操控空间之上,只有这样才可进一步对原料所产生的气体及热效率值进行对接管控,强化不同操控空间之中,气体排放浓度及热量是否符合热效率比值。

  4结语

  电站锅炉设备在运行过程中,将产生一定的污染物及热损耗问题,降低锅炉设备的运行效率。采用人工智能技术,通过数据模型、神经网络算法等,可进一步分析出不同运行状态下,锅炉设备燃烧中存在异常问题,然后将运行参数与相关对应值进行对接,强化不同程序下数据信息的映射精度,进而为后续优化策略提供数据支撑。

  参考文献

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