主蒸汽压力控制方法、装置、电子设备及存储介质与流程

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1.本发明涉及主蒸汽压力控制技术领域，特别是涉及一种应用于热电背压机组的主蒸汽压力控制方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

2.热电背压机组一般包括锅炉、汽轮机、发电机等主要设备，锅炉产生主蒸汽，然后主蒸汽进入汽轮机做功并带动发电机发电，接着带有一定压力的蒸汽排出汽轮机，进入热力管网供下游热用户使用。热电背压机组在生产过程中，需要根据下游热用户的蒸汽需求，调节汽轮机蒸汽调节门，使排汽压力处于稳定状态，这样一来，汽轮机上游的主蒸汽压力就会随之变化。一般是通过调节给煤、给风等，使主蒸汽压力恢复到设定值。由于煤、风调节对主蒸汽压力的影响有较大滞后性，所以主蒸汽压力经常处于长时间波动状态。

技术实现要素：

3.本发明的目的是提供一种主蒸汽压力控制方法、装置、电子设备及存储介质，能够解决由于煤调节对主蒸汽压力的影响有较大滞后性，以使主蒸汽压力经常处于长时间波动状态的技术问题。
4.为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
5.第一方面，本发明提供了一种主蒸汽压力控制方法，包括：
6.获取当前时刻t主蒸汽压力控制参数；所述主蒸汽压力控制参数包括一次风量、二次风量、氧量、炉膛温度、主蒸汽调节门开度和给煤量；
7.根据所述当前时刻t主蒸汽压力控制参数和主蒸汽压力lstm预测模型，确定下一时段主蒸汽预测压力；所述下一时段为t+1时刻到t+n时刻的时段；所述下一时段主蒸汽预测压力包括t+1时刻主蒸汽预测压力、t+2时刻主蒸汽预测压力、......、t+n时刻主蒸汽预测压力；
8.将下一时段中未符合约束关系的主蒸汽预测压力进行标记；所述约束关系为主蒸汽预测压力与主蒸汽目标压力之间的差值的绝对值小于设定阈值的关系；
9.根据粒子优化算法，优化目标给煤量，并根据优化后的目标给煤量调节标记主蒸汽预测压力。
10.第二方面，本发明提供了一种主蒸汽压力预测控制装置，包括：
11.主蒸汽压力控制参数获取模块，用于获取当前时刻t主蒸汽压力控制参数；所述主蒸汽压力控制参数包括一次风量、二次风量、氧量、炉膛温度、主蒸汽调节门开度和给煤量；
12.下一时段主蒸汽预测压力确定模块，用于根据所述当前时刻t主蒸汽压力控制参数和主蒸汽压力lstm预测模型，确定下一时段主蒸汽预测压力；所述下一时段为t+1时刻到t+n时刻的时段；所述下一时段主蒸汽预测压力包括t+1时刻主蒸汽预测压力、t+2时刻主蒸汽预测压力、......、t+n时刻主蒸汽预测压力；
13.标记模块，用于将下一时段中未符合约束关系的主蒸汽预测压力进行标记；所述
约束关系为主蒸汽预测压力与主蒸汽目标压力之间的差值的绝对值小于设定阈值的关系；
14.主蒸汽压力调节模块，用于根据粒子优化算法，优化目标给煤量，并根据优化后的目标给煤量调节标记主蒸汽预测压力。
15.第三方面，本发明提供了一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行第一方面所述的主蒸汽压力控制方法。
16.第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的主蒸汽压力控制方法。
17.根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
18.与传统的pid控制模型相比，本发明引入大量的主蒸汽压力控制参数，对主蒸汽压力进行提前预测，即通过主蒸汽压力lstm预测模型与粒子优化算法相结合，对主蒸汽压力精准调控，实现主蒸汽压力系统的安全、稳定运行，大大地降低了运行成本和人工成本。
附图说明
19.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
20.图1为本发明主蒸汽压力控制方法的流程示意图；
21.图2为本发明主蒸汽压力控制装置的结构示意图。
具体实施方式
22.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
23.为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
24.热电背压机组在生产过程中，需要根据下游热用户的蒸汽需求，调节汽轮机蒸汽调节门，使排汽压力处于稳定状态，这样一来，汽轮机上游的主蒸汽压力就会随之变化。一般是通过调节给煤、给风等，使主蒸汽压力恢复到设定值。由于煤、风调节对主蒸汽压力的影响有较大滞后性，所以主蒸汽压力经常处于长时间波动状态。鉴于此，本发明提供了一种主蒸汽压力控制方法、装置、电子设备及存储介质，本发明在集散控制系统(distributed control system，dcs)基础上增加长短期记忆网络(long short-term memory，lstm)模型，以对主蒸汽压力进行预测，并采用粒子优化算法加以调控，以解决由于煤调节对主蒸汽压力的影响有较大滞后性，以使主蒸汽压力经常处于长时间波动状态这一问题。
25.实施例一
26.本发明实施例是在集散控制系统基础上建立长短期记忆网络模型，先通过大数据对一次风量(x1)、二次风量(x2)、氧量(x3)、炉膛温度(x4)、主蒸汽调节门开度(x5)、给煤量
(u)等主要影响参数进行采集，建立历史数据库，然后再对历史数据库的数据进行异常值和缺失值的处理，将处理后的数据输入至建立的长短期记忆网络模型中以进行主蒸汽压力的预测。在此基础上，结合全局寻优的粒子优化算法确定最优给煤量，然后基于最优给煤量对主蒸汽压力进行控制，使主蒸汽压力处于稳定状态。
27.lstm模型：主要包含输入门、遗忘门、输出门、记忆细胞更新状态c
t
，其数学表达式依次如公式(1)-(5)所示。
28.i
t
＝σ(wi×
[h
t-1
,x
t
]+bi)
ꢀꢀꢀ
(1)；
[0029]ft
＝σ(wf×
[h
t-1
,x
t
]+bf)
ꢀꢀꢀ
(2)；
[0030]ot
＝σ(wo×
[h
t-1
,x
t
]+bo)
ꢀꢀꢀ
(3)；
[0031]ct
＝f
t
*c
t-1
+i
t
*tanh(wc×
[h
t-1
,x
t
]+bc)
ꢀꢀꢀ
(4)；
[0032]ht
＝o
t
*tanh(c
t
)
ꢀꢀꢀ
(5)；
[0033]
其中，i
t
表示输入门，wi、wf、wo分别表示输入门、遗忘门及输出门的权值，σ表示sigmoid激活函数，h
t-1
表示t-1时刻的输出，x
t
表示t时刻输入，即x
t
＝(一次风量(x
1t
)、二次风量(x
2t
)、氧量(x
3t
)、炉膛温度(x
4t
)、主蒸汽调节门开度(x
5t
)、给煤量(u
t
))，f
t
表示遗忘门，bi、bf、bo、bc分别表示输入门、遗忘门、输出门及记忆细胞更新状态的偏置，o
t
表示输出门，c
t-1
表示t-1时刻的候选向量，c
t
表示t时刻的候选向量，h
t
表示t时刻的输出，h
t,
＝[h
t+1
，h
t+2
，
……
，h
t+n
]，tanh(
·
)表示双曲正切激活函数。
[0034]
粒子优化算法：设置适应度函数(以预测值和目标值的差值最小来构造适应度函数)，具体为：
[0035][0036]
其中，hi表示在t时刻预测的t+i时刻的主蒸汽预测压力，m表示主蒸汽目标压力。
[0037]
在粒子优化算法中，设置的种规模为m，迭代次数为a，给煤量u组成粒子，粒子在k步的空间位置为uk＝(u
1k
，u
2k
，
……
，u
jk
……
，u
mk
)，粒子的速度为vk＝(v
1k
，v
2k
，
……
，v
mk
)，第j粒子在k步局部最优位置为p
jbestk
，所有粒子在k步的全局最优位置为p
gbestk
。
[0038]
粒子的速度更新公式、位置更新公式分别按公式(7)、公式(8)进行迭代更新。
[0039]
速度迭代公式为：
[0040]vjk
＝βv
jk-1
+r1×
c1×
(p
jbestk-1-u
jk-1
)+r2×
c2×
(p
gbestk-1-u
jk-1
) (7)；
[0041]
位置迭代公式为：
[0042]ujk
＝u
jk-1
+v
jk (8)；
[0043]
式中：c1和c2为学习因子，为了保证粒子优化算法的收敛性，本发明实施例中c1＝c2＝1.85；r1和r2为[0,1]之间的随机数。在本发明实施例，取r1＝0.45，r2＝0.55；w为惯性权重。
[0044]
如图1所示，本发明实施例提供的主蒸汽压力控制方法，包括以下步骤。
[0045]
步骤100：获取当前时刻t主蒸汽压力控制参数；所述主蒸汽压力控制参数包括一次风量、二次风量、氧量、炉膛温度、主蒸汽调节门开度和给煤量。
[0046]
步骤200：根据所述当前时刻t主蒸汽压力控制参数和主蒸汽压力lstm预测模型，确定下一时段主蒸汽预测压力；所述下一时段为t+1时刻到t+n时刻的时段；所述下一时段
主蒸汽预测压力包括t+1时刻主蒸汽预测压力、t+2时刻主蒸汽预测压力、......、t+n时刻主蒸汽预测压力。
[0047]
步骤300：将下一时段中未符合约束关系的主蒸汽预测压力进行标记；所述约束关系为主蒸汽预测压力与主蒸汽目标压力之间的差值的绝对值小于设定阈值的关系。
[0048]
步骤400：根据粒子优化算法，优化目标给煤量，并根据优化后的目标给煤量调节标记主蒸汽预测压力。
[0049]
在执行步骤300之前，还包括：将影响标记主蒸汽预测压力的给煤量确定为目标给煤量。
[0050]
进一步地，本发明实施例还包括：
[0051]
步骤一：构建一次风量(x1)、二次风量(x2)、氧量(x3)、炉膛温度(x4)、主蒸汽调节门开度(x5)、给煤量(u)等历史数据库。
[0052]
步骤二：对历史数据库的数据进行异常值和缺失值的处理，滤除数据间的噪声。
[0053]
步骤三：设置lstm模型，初始化系统状态。
[0054]
步骤四：依据处理后的历史数据库得到输入数据和输出数据，进而构成样本集，使用样本集训练lstm模型，得到主蒸汽压力lstm预测模型。
[0055]
步骤五：用测试样本对主蒸汽压力lstm预测模型进行检验，判断检验误差是否在允许的范围内，如果检验误差在允许的范围内，执行下一步；否则改变lstm模型的网络参数重新训练和检验，直到检验误差满足要求。
[0056]
进一步地，步骤300具体包括：
[0057]
步骤一：在第t时刻，对已确定的给煤量u(t)，通过主蒸汽压力lstm预测模型得到下一时段主蒸汽预测压力。
[0058]
步骤二：初始化pso算法参数，得到初始位置，初始速度。通过主蒸汽压力lstm预测模型得到第j个粒子在第t时刻的预测输出值(h
t+1
,
……
,h
t+n
)。
[0059]
步骤三：由公式(6)计算每个粒子的适应度值，比较并更新粒子的历史最优p
jbest
和全局最优p
gbest
。
[0060]
步骤四：按公式(7)和公式(8)更新粒子的位置和速度。
[0061]
步骤五：迭代结束，输出最优控制u(t)。将其作用于机组运行过程中主蒸汽压力进行控制。
[0062]
与现有技术相比，本发明实施例有益效果为：
[0063]
1.对于热电背压机组的给煤量建立了主蒸汽压力lstm预测模型。
[0064]
2.将主蒸汽压力lstm预测模型与粒子优化算法相结合，可直接算出最优给煤量，进而实现对主蒸汽压力的实时控制。
[0065]
实施例二
[0066]
为了执行上述实施例一对应的方法，以实现相应的功能和技术效果，下面提供一种主蒸汽压力控制装置。
[0067]
如图2所示，该主蒸汽压力控制装置包括：
[0068]
主蒸汽压力控制参数获取模块1，用于获取当前时刻t主蒸汽压力控制参数；所述主蒸汽压力控制参数包括一次风量、二次风量、氧量、炉膛温度、主蒸汽调节门开度和给煤量。
[0069]
下一时段主蒸汽预测压力确定模块2，用于根据所述当前时刻t主蒸汽压力控制参数和主蒸汽压力lstm预测模型，确定下一时段主蒸汽预测压力；所述下一时段为t+1时刻到t+n时刻的时段；所述下一时段主蒸汽预测压力包括t+1时刻主蒸汽预测压力、t+2时刻主蒸汽预测压力、......、t+n时刻主蒸汽预测压力。
[0070]
标记模块3，用于将下一时段中未符合约束关系的主蒸汽预测压力进行标记；所述约束关系为主蒸汽预测压力与主蒸汽目标压力之间的差值的绝对值小于设定阈值的关系。
[0071]
主蒸汽压力调节模块4，用于根据粒子优化算法，优化目标给煤量，并根据优化后的目标给煤量调节标记主蒸汽预测压力。
[0072]
实施例三
[0073]
本发明实施例提供一种电子设备包括存储器及处理器，该存储器用于存储计算机程序，该处理器运行计算机程序以使电子设备执行实施例一的主蒸汽压力控制方法。
[0074]
可选地，上述电子设备可以是服务器。
[0075]
另外，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现实施例一的主蒸汽压力控制方法。
[0076]
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
[0077]
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

技术特征：

1.一种主蒸汽压力控制方法，其特征在于，包括：获取当前时刻t主蒸汽压力控制参数；所述主蒸汽压力控制参数包括一次风量、二次风量、氧量、炉膛温度、主蒸汽调节门开度和给煤量；根据所述当前时刻t主蒸汽压力控制参数和主蒸汽压力lstm预测模型，确定下一时段主蒸汽预测压力；所述下一时段为t+1时刻到t+n时刻的时段；所述下一时段主蒸汽预测压力包括t+1时刻主蒸汽预测压力、t+2时刻主蒸汽预测压力、......、t+n时刻主蒸汽预测压力；将下一时段中未符合约束关系的主蒸汽预测压力进行标记；所述约束关系为主蒸汽预测压力与主蒸汽目标压力之间的差值的绝对值小于设定阈值的关系；根据粒子优化算法，优化目标给煤量，并根据优化后的目标给煤量调节标记主蒸汽预测压力。2.根据权利要求1所述的一种主蒸汽压力控制方法，其特征在于，还包括：构建历史数据库；所述历史数据库包括一段时间内的一次风量、二次风量、氧量、炉膛温度、主蒸汽调节门开度和给煤量。3.根据权利要求2所述的一种主蒸汽压力控制方法，其特征在于，还包括：对所述历史数据库中的数据进行预处理操作；所述预处理操作包括异常值处理和缺失值处理。4.根据权利要求3所述的一种主蒸汽压力控制方法，其特征在于，还包括：构建lstm模型；采用预处理后的历史数据库中的数据对lstm模型进行训练，得到主蒸汽压力lstm预测模型。5.根据权利要求1所述的一种主蒸汽压力控制方法，其特征在于，在执行步骤所述根据粒子优化算法，优化目标给煤量，并根据优化后的目标给煤量调节标记主蒸汽预测压力之前，还包括：将影响标记主蒸汽预测压力的给煤量确定为目标给煤量。6.一种主蒸汽压力预测控制装置，其特征在于，包括：主蒸汽压力控制参数获取模块，用于获取当前时刻t主蒸汽压力控制参数；所述主蒸汽压力控制参数包括一次风量、二次风量、氧量、炉膛温度、主蒸汽调节门开度和给煤量；下一时段主蒸汽预测压力确定模块，用于根据所述当前时刻t主蒸汽压力控制参数和主蒸汽压力lstm预测模型，确定下一时段主蒸汽预测压力；所述下一时段为t+1时刻到t+n时刻的时段；所述下一时段主蒸汽预测压力包括t+1时刻主蒸汽预测压力、t+2时刻主蒸汽预测压力、......、t+n时刻主蒸汽预测压力；标记模块，用于将下一时段中未符合约束关系的主蒸汽预测压力进行标记；所述约束关系为主蒸汽预测压力与主蒸汽目标压力之间的差值的绝对值小于设定阈值的关系；主蒸汽压力调节模块，用于根据粒子优化算法，优化目标给煤量，并根据优化后的目标给煤量调节标记主蒸汽预测压力。7.一种电子设备，其特征在于，包括存储器及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行根据权利要求1至5中任一项所述的主蒸汽压力控制方法。8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处
理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的主蒸汽压力控制方法。

技术总结

本发明公开了一种主蒸汽压力控制方法、装置、电子设备及存储介质，涉及主蒸汽压力控制技术领域，该方法包括：获取当前时刻t主蒸汽压力控制参数，该参数包括一次风量、二次风量、氧量、炉膛温度、主蒸汽调节门开度和给煤量；根据当前时刻t主蒸汽压力控制参数和主蒸汽压力LSTM预测模型确定下一时段主蒸汽预测压力；将下一时段中未符合约束关系的主蒸汽预测压力进行标记；根据粒子优化算法，优化目标给煤量，并根据优化后的目标给煤量调节标记主蒸汽预测压力。本发明能够解决由于煤调节对主蒸汽压力的影响有较大滞后性，以使主蒸汽压力经常处于长时间波动状态的技术问题。处于长时间波动状态的技术问题。处于长时间波动状态的技术问题。