专利名称：一种提高锅炉烟气含氧量测量精度的方法
技术领域：
本发明属于气体含量在线测量技术领域，尤其涉及一种提高锅炉烟气含氧量测量精度的方法。
背景技术：
为提高锅炉燃烧效率，减少不完全燃烧热损失，实际送入炉内的空气量要比理论空气量大些，实际空气量与理论空气量之比，称为过量空气系数。上海锅炉厂推荐固态排渣煤粉炉的炉膛出口过剩空气系数无烟煤1. 20 1. 25，烟煤1. 15 1. 20，燃油炉1. 08 1.12。由于无烟煤比烟煤燃烧困难，因此炉膛出口过剩空气系数选取要大一些；由于燃油燃烧比燃煤容易、剧烈，因此炉膛出口过剩空气系数选取要低一些。对炉膛出口过剩空气系数控制如此严格，其原因是烟气中氧量轻微变化，就会使锅炉效率变化很大。锅炉效率每变化1%，影响发电煤耗4.02g/kWh。因此烟气中的含氧量过大或过小，对锅炉安全和经济影响很大。另外，空气过剩系数愈大，则排烟热损失也愈大。如能设法检测和控制排烟温度和空气过剩系数，则可明显提高锅炉运行效率，进而大大节省一次能源。由于直接测量过剩空气系数还很困难，所以只能采用间接的测量方法。因为烟气中氧气含量与过剩空气系数有确定的函数关系，所以实践中通常用连续测量烟气中氧气含量的方法来求解过剩空气系数，以判断燃烧状况，控制进入炉膛的空气量，从而维持最佳风煤比，达到优化燃烧的目的。然而，火电厂的实际应用表明，由于氧化锆氧量传感器受自身品质、环境噪声等因素的影响，各个传感器所获得的信息值往往不尽相同，利用传统的算术平均值方法很难实现对烟气中含量氧的准确的测量，因此，将多传感器信息融合技术引入到火电厂烟气含氧量的在线检测，将各个传感器的测量数据进行信息融合，可以得到更加精确、可靠地测量结果。多传感器信息融合是指利用计算机技术将来自多传感器或多源的信息和数据，在一定准则下加以自动分析、综合以完成所需要的决策和估计而进行的信息处理过程，以便得到更为准确可信的结论。根据多传感器的观测结果可形成一个N维的观测向量，其中每一维代表目标的一个独立特征。如果已知被观测的目标有m个类型及每个类目标的特征，则可以将实测特征向量与已知类型的特征进行比较，而确定目标的类别。而目标的特征既有空间上的，也可能有时间上的，所以研究目标识别的时空融合模型和结构很有必要。在实际应用中，为获得目标的准确状态，也往往需要同时考虑数据融合的时间性和空间性。
发明内容
针对背景技术中提到的传统的算术平均值方法在烟气中含量氧的测量的准确性和可靠性方面存在的问题，本发明提出了一种提高锅炉烟气含氧量测量精度的方法。一种提高锅炉烟气含氧量测量精度的方法，其特征在于，所述方法包括步骤1:建立烟气含氧量测量系统的时、空融合模型；步骤2 :根据数据一致性检验原则，对由氧化锆氧量计采样得到的氧量信号进行数据的预处理；步骤3 由卡尔曼滤波融合算法实现氧量信号的空间和时间上的融合；步骤4 :由融合后所得的氧量信号计算锅炉燃烧效率和排烟损失。所述建立烟气含氧量测量系统的时、空融合模型具体过程是将21支氧化锆氧量计(S1, S2, , S21)分别安装在I台空气预热器两侧的烟气入口处，并将21个氧化锆氧量分成A (S1, S2,…，S1)和B(S1+1，S1+2,…，S21)两组；由氧化锆氧量计连续采集氧量信号，采样时间为ls，测量周期为I分钟。所述数据预处理方法具体步骤包括步骤201 :将21个传感器测得的氧量数据由小到大排列S’ i，S’ 2，. . .，S’ 21 ；步骤202 分别计算中位数SM=(Si，+S，1+1)/2 ;上四分位数Sup= (S1 ' +!+S^ +2+…+S' 2!-!) / (1-1);下四分位数下限2+S3/ + …+S1' )/(1-1)；四分位数的尚散度为ds=Sup-Sd_ ;步骤203 :判断不等式 S1-S^ds 是否成立，Si G (S1, S2, -,S21I ;若 S1-S^ds,则 Si为有效数据；否则Si为无效数据，将其删除。所述卡尔曼滤波时空融合方法具体步骤包括步骤301 :对经过数据预处理后的氧量数据，利用卡尔曼滤波融合算法对第k个测量周期内的A、B两组氧量数据进行空间融合；其融合公式为
权利要求
1.一种提高锅炉烟气含氧量测量精度的方法，其特征在于，所述方法包括 步骤1:建立烟气含氧量测量系统的时、空融合模型； 步骤2 :根据数据一致性检验原则，对由氧化锆氧量计采样得到的氧量信号进行数据的预处理； 步骤3 :由卡尔曼滤波融合算法实现氧量信号的空间和时间上的融合； 步骤4 :由融合后所得的氧量信号计算锅炉燃烧效率和排烟损失。
2.根据权利要求1所述的一种提高锅炉烟气含氧量测量精度的方法，其特征在于，所述建立烟气含氧量测量系统的时、空融合模型具体过程是将21支氧化锆氧量计(S1, S2,. . , S21)分别安装在I台空气预热器两侧的烟气入口处，并将21个氧化锆氧量分成A (S1, S2, - ,S1)和B(S1+1，S1+2，- ,S21)两组；由氧化锆氧量计连续采集氧量信号，采样时间为ls，测量周期为I分钟。
3.根据权利要求1所述的一种提高锅炉烟气含氧量测量精度的方法，其特征在于，所述数据预处理方法具体步骤包括 步骤201 :将21个传感器测得的氧量数据由小到大排列S’ p S’ 2，...，S’ 21 ； 步骤202 :分别计算中位数SM=(S/ +S1' +1)/2 ;上四分位数Sup= (S1' +1+SX / +2+…+S' I1V(1-1);下四分位数下限Sd_= (S' 2+S3' +…+S1' )/(1-1);四分位数的离散度为ds_Sup_Sdown ； 步骤203 :判断不等式S1-S^ds是否成立，Si G (S1, S2, -,S21I ;若S1-S^ds,则Si为有效数据；否则Si为无效数据，将其删除。
4.根据权利要求1所述的一种提高锅炉烟气含氧量测量精度的方法，其特征在于，所述卡尔曼滤波时空融合方法具体步骤包括 步骤301 :对经过数据预处理后的氧量数据，利用卡尔曼滤波融合算法对第k个测量周期内的A、B两组氧量数据进行空间融合；其融合公式为
5.根据权利要求1所述的一种提高锅炉烟气含氧量测量精度的方法，其特征在于，所述锅炉燃烧效率和排烟损失的计算公式为 锅炉燃烧效率
全文摘要
本发明公开了气体含量在线测量技术领域的一种提高锅炉烟气含氧量测量精度的方法。其技术方案是，首先建立烟气含氧量测量系统的时、空融合模型；其次根据数据一致性检验原则，对由氧化锆氧量计采样得到的氧量信号进行数据的预处理；接着由卡尔曼滤波融合算法实现氧量信号的空间和时间上的融合；最后由融合后所得的氧量信号计算锅炉燃烧效率和排烟损失。本发明有益效果是，将数据融合技术用于火电厂烟气含氧量在线测量，具有计算简便，可以反映氧量传感器在空间或时间上的冗余或互补的信息，获得比有限个传感器的算术平均值更准确的测量结果，具有较高的可靠性，能够准确地反映机组的运行状况。
文档编号G01N27/00GK103018279SQ201210491020
公开日2013年4月3日 申请日期2012年11月27日 优先权日2012年11月27日
发明者韩晓娟, 程成, 陈跃燕, 孔令达 申请人:华北电力大学