燃煤电厂脱硝系统稀释风电加热器故障预警方法及装置与流程

本发明涉及故障预警，具体涉及一种燃煤电厂脱硝系统稀释风电加热器故障预警方法及装置。

背景技术：

1、燃煤电厂以煤为主要燃烧介质，其在燃烧过程会产生大量氮氧化物混杂在烟气中，需经过脱硝系统脱除，防止污染环境。脱硝工艺中选择性催化还原技术(scr)较为成熟，在燃煤发电领域有广泛应用，其主要原理是利用还原剂在金属催化剂作用下，选择性地与氮氧化物反应生成氮气和水，其中采用的还原剂以氨气最为常见。在喷氨的过程中，氨将与经稀释风电加热器加热后的空气在氨/空气混合器中充分混合并进入scr反应器。当稀释风电加热器发生故障时，喷入scr反应器的氨气温度将不受控制，影响烟气中氮氧化物的脱除。现有技术中由于未设置对稀释风电加热器的有效监控及预警，导致燃煤电厂生成烟气中氮氧化物不能有效脱除。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明实施例提供了一种燃煤电厂脱硝系统稀释风电加热器故障预警方法及装置，以解决现有技术中由于未设置对稀释风电加热器的有效监控及预警，导致燃煤电厂的脱硝系统的不能正常运行，使得生成的烟气中氮氧化物不能有效脱除的问题。

2、第一方面，发明实施例提供了一种燃煤电厂脱硝系统稀释风电加热器故障预警方法，包括：

3、获取稀释风电加热器相关运行参数的历史运行数据并对其进行预处理；

4、对预处理后的历史运行数据划分为训练数据集和测试数据集，利用训练数据集对预设机器学习模型训练，利用测试数据集对模型验证后进行参数调整，得到训练好的模型作为稀释风电加热器参数异常模型；

5、将稀释风电加热器的实时运行数据输入所述稀释风电加热器参数异常模型得到预测值，并利用预测值与实测值的偏差判断稀释风电加热器的当前运行状态是否正常；

6、根据稀释风电加热器的实时运行数据与预设阈值的偏差来判断稀释风电加热器当前加热能力是否正常；

7、当稀释风电加热器的当前运行状态和当前加热能力至少之一异常时，推送故障预警信息。

8、本发明实施例提供的燃煤电厂脱硝系统稀释风电加热器故障预警方法，可以在稀释风电加热器实际性能下降及工作异常初期将包含异常信息及对应异常处理方案的预警信息推送给相关人员，为指导相关人员及时调整系统运行工况争取时间，从而保证脱硝系统的正常运行，避免烟气中氮氧化物浓度超出允许范围。

9、在一种可选的实施方式中，所述稀释风电加热器相关运行参数的历史运行数据，包括：第一空预器出口一次风温、第二空预器出口一次风温、热一次风流量、稀释风电加热器出口温度、稀释风电加热器出口温度设定值、稀释风电加热器的电流、稀释风电加热器运行信号。

10、本发明实施例通过获取以上数据可以全面地监测稀释风电加热器的运行情况。

11、在一种可选的实施方式中，所述对历史运行数据进行预处理，包括：

12、对历史数据采用插值填充方式进行缺失值填充，所述插值为缺失值前后时刻数据的均值；

13、对第一空预器出口一次风温和第二空预器出口一次风温进行取均值处理，并与稀释风电加热器出口温度进行作差值运算，得到稀释风电加热器进出口温差；

14、基于稀释风电加热器运行信号、热一次风流量和稀释风电加热器的电流对运行工况进行划分，将符合预设条件的数据用于建模，所述预设条件包括：稀释风电加热器运行信号正常且热一次风流量和稀释风电加热器的电流均大于对应的预设值的工况数据。

15、本发明实施例通对历史运行数据进行缺失值填充、数据降维及工况划分处理，保证了数据的有效性和减少数据量计算量。

16、在一种可选的实施方式中，所述利用训练数据集对预设模型训练，利用测试数据集对模型验证后进行参数调整，得到训练好的模型作为稀释风电加热器参数异常模型，包括：

17、将符合预设条件的热一次风流量和稀释风电加热器进出口温差作为输入、将稀释风电加热器的电流作为输出对预设机器学习模型进行训练，得到训练好的模型作为稀释风电加热器参数异常模型；

18、当利用测试集测试模型的预测准确率低于设定值时，对模型的关键训练参数进行调整重复训练，将达到预设要求预测准确率的模型作为稀释风电加热器参数异常模型。

19、本发明实施例将符合预设条件的热一次风流量和稀释风电加热器进出口温差作为输入、将稀释风电加热器的电流作为输出，提高了模型训练的准确性。

20、在一种可选的实施方式中，所述利用预测值与实测值的偏差判断稀释风电加热器的当前运行状态是否正常，包括：

21、当稀释风电加热器的电流实测值与对应的预测值之差大于预设阈值时，判定稀释风电加热器的当前运行状态为异常。

22、在一种可选的实施方式中，所述根据稀释风电加热器的实时运行数据与预设阈值的偏差来判断稀释风电加热器当前加热能力是否正常，包括：

23、当稀释风电加热器实际出口温度与稀释风电加热器出口温度设定值的差值大于预设阈值时，判定稀释风电加热器加热能力异常。

24、本发明实施例，通过稀释风电加热器的电流实测值与对应的预测值的对比，以及实际出口温度与稀释风电加热器出口温度设定值，来对应判断稀释风电加热器的当前运行状态和当前加热能力，通过多个维度来监测稀释风电加热器的运行情况保证了及时预警。

25、在一种可选的实施方式中，所述当稀释风电加热器的当前运行状态和当前加热能力至少之一异常时，推送故障预警信息，包括：

26、当判定稀释风电加热器加热能力异常时，推送故障预警信息，包括：稀释风电加热器加热能力异常，请就地检查；

27、当稀释风电加热器工作状态异常时，推送故障预警信息，包括：稀释风电加热器工作异常，请调整运行工况并持续关注稀释风电加热器出口温度；

28、当判定稀释风电加热器加热能力和稀释风电加热器工作状态均异常时，推送故障预警信息，包括：稀释风电加热器工作异常，请就地检查并持续关注稀释风电加热器出口温度。

29、本发明实施例通过监测稀释风电加热器加热能力和稀释风电加热器工作状态，通过监测到的不同异常情况发出对应的故障预警信息，帮助相关人员及时运维，保证脱硝系统的正常运行。

30、第二方面，本发明实施例提供了一种燃煤电厂脱硝系统稀释风电加热器故障预警装置，包括：

31、稀释风电加热器数据获取及处理模块，用于获取稀释风电加热器相关运行参数的历史运行数据并对其进行预处理；

32、稀释风电加热器参数异常模型训练模块，用于对预处理后的历史运行数据划分为训练数据集和测试数据集，利用训练数据集对预设机器学习模型训练，利用测试数据集对模型验证后进行参数调整，得到训练好的模型作为稀释风电加热器参数异常模型；

33、稀释风电加热器的当前运行状态预警模块，用于将稀释风电加热器的实时运行数据输入稀释风电加热器参数异常模型得到预测值，并利用预测值与实测值的偏差判断稀释风电加热器的当前运行状态是否正常；

34、稀释风电加热器当前加热能力预警模块，用于根据稀释风电加热器的实时运行数据与预设阈值的偏差来判断稀释风电加热器当前加热能力是否正常；

35、预警信息推送模块，用于当稀释风电加热器的当前运行状态和当前加热能力至少之一异常时，推送故障预警信息。

36、第三方面，本发明实施例提供了一种计算机设备，包括：

37、存储器和处理器，存储器和处理器之间互相通信连接，存储器中存储有计算机指令，处理器通过执行计算机指令，从而执行本发明实施例提供的燃煤电厂脱硝系统稀释风电加热器故障预警方法。

38、第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储计算机指令，计算机指令用于使计算机执行本发明实施例提供的燃煤电厂脱硝系统稀释风电加热器故障预警方法。