应用智能化技术提升发电厂锅炉运行效率

应用智能化技术提升发电厂锅炉运行效率

王春国

大唐黄岛发电有限责任公司  山东省 济南市 250014

摘要：随着经济的发展和人民生活水平的提高，能源需求量不断增加，发电厂作为能源的主要生产单位，其运行效率直接影响着能源的供应和消费。本文针对发电厂锅炉运行效率不高的问题，提出了应用智能化技术的解决方案。通过对锅炉运行过程的数据进行采集和分析，建立了锅炉运行的模型，并利用人工智能算法进行优化，最终提高了锅炉的运行效率。

关键词：智能化技术；发电厂；锅炉运行效率

引言

发电厂是能源的主要生产单位，其运行效率直接关系到能源的供应和消费。锅炉作为发电厂的核心设备之一，其运行效率对整个发电厂的运行效率有着至关重要的影响。目前，发电厂锅炉运行效率不高的问题已经引起了人们的广泛关注。如何提高锅炉的运行效率，成为了当前亟待解决的问题。

一、现有智能化技术

1.1智能化技术的概述

智能化技术是一种通过人工智能、物联网、云计算等技术手段实现设备的自动化、智能化控制的技术。它已经成为产业升级和转型的必然选择。智能化技术可以实现设备的自动监测和自动控制，可精准地调节各项指标，有效提高设备的运行效率和质量。对于工业领域而言，智能化技术的优势非常明显。它能够有效地提高生产效率，降低人工成本，减少因人为因素造成的设备故障和事故，从而提高生产安全和可靠性。目前，智能化技术已经广泛应用于能源、交通、医疗、环保等领域，取得了显著的经济效益和社会效益。未来，随着智能化技术的不断升级和创新，将会给更多领域带来新的机遇和挑战，为人们的生活、工作和生产带来更多的便利和效益。

1.2 现有的智能化

现有的智能化技术如下：（1）人工智能技术：模拟人类的思维和学习过程，实现设备的自动化控制和优化运行。包括人工神经网络、逻辑推理和深度学习等技术。（2）物联网技术：将物理设备与互联网相连，实现设备的信息化和智能化控制。主要包括传感器、通信技术和云计算等方面的技术。（3）大数据技术：通过对数据的收集、存储、分析和挖掘，为设备提供智能化控制和优化运行的策略。包括数据仓库、数据挖掘和机器学习等技术。（4）控制算法技术：通过数学建模和优化算法，对设备进行数字化建模和控制。包括PID控制算法、模糊控制和最优控制等技术。

1.3智能化技术的优缺点比较

智能化技术在提升发电厂锅炉运行效率方面，是一种可行的解决方案。目前，人工智能技术、物联网技术、大数据技术和控制算法技术是主流的智能化技术。每种技术都有其优点和缺点，需要根据研究需求和实际情况进行选择。人工智能技术的优点在于能够模拟人类思维和学习过程，有助于对复杂系统的控制。但缺点是需要较多数据进行训练和调试，且可能存在过拟合现象。物联网技术的优点在于实现了对设备的远程监控和自动化控制，但需要网络稳定，设备部署和维护成本较高。大数据技术能够对设备大量数据进行分析和挖掘，实现对设备的智能化控制和优化运行，但对于硬件和软件都有较高的要求。控制算法技术能够通过数学建模和优化算法，对设备进行数字化建模和控制，但无法处理复杂系统中的异变，对于每个系统都需要重新设计控制算法。

二、发电厂锅炉运行效率的影响因素

发电厂锅炉的运行效率受多种因素的影响。以下是其中的几个主要因素：（1）燃料的种类和用量：不同种类的燃料燃烧时会产生不同的热值和烟气，因此燃料的种类和用量对锅炉的运行效率有着重要的影响。（2）燃烧效率：燃烧效率是指燃料在锅炉内完全燃烧的程度。如果燃烧效率不高，会导致燃料的浪费，从而影响锅炉的运行效率。（3）烟气温度：烟气温度是指烟气排放时的温度。如果烟气温度过高，会导致热量的大量损失，从而影响锅炉的运行效率。（4）氧含量：氧含量是指锅炉内空气中的氧气含量。如果氧含量过高，会导致燃烧不完全，从而影响锅炉的运行效率。（5）氮氧化物排放：氮氧化物是一种有害气体，会对环境和人体健康造成危害。如果锅炉氮氧化物排放量过高，不仅会对环境造成污染，还会影响锅炉的运行效率。（6）锅炉结构和清洁程度：锅炉结构的设计以及清洁程度也会影响锅炉的运行效率。如果锅炉结构设计不合理或者清洁不彻底，都会影响锅炉的热传递效率，从而影响锅炉的运行效率。

三、应用智能化技术提高锅炉运行效率

3.1数据采集和分析

在锅炉运行时，温度、压力、流量等参数会不断变化，这些参数的变化会影响锅炉的运行效率。因此，为了更好地了解锅炉的运行情况，需要安装传感器和监测设备，采集锅炉运行时的各种数据。采集到的数据需要进行分析，找出其中的规律和异常。通过数据分析，可以了解锅炉的运行情况，发现潜在的问题，提前采取措施进行处理，从而保证锅炉的正常运行。同时，通过数据分析，还可以找出锅炉运行的优化空间，为后续的模型建立提供数据支持。在数据分析过程中，需要使用一些工具和技术，如数据挖掘、机器学习、统计分析等。通过这些技术，可以对数据进行处理和分析，找出其中的规律和异常，为后续的模型建立和优化提供数据支持，可以更好地了解锅炉的运行情况，发现潜在的问题，提前采取措施进行处理，从而提高锅炉的运行效率。

3.2模型建立

通过采集到的数据，可以建立锅炉运行的模型，这个模型可以是基于物理原理的模型，也可以是基于数据驱动的模型。基于物理原理的模型，是通过对锅炉的物理原理进行建模，来预测锅炉的运行情况。基于数据驱动的模型，则是通过对采集到的数据进行分析和处理，来建立模型，预测锅炉的运行情况。通过模型，可以对锅炉的运行情况进行预测和优化。例如，可以通过模型预测锅炉的运行状态，发现潜在的问题，提前进行处理，从而避免锅炉的故障和停机。同时，通过模型，还可以优化锅炉的运行效率，例如，通过调整锅炉的参数，来降低能耗，提高能源利用效率。在模型建立的过程中，需要使用一些工具和技术，如数学建模、机器学习、深度学习等。通过这些技术，可以建立准确、可靠的模型，为锅炉的运行提供有效的预测和优化支持。

3.3人工智能算法优化

在模型建立的基础上，可以采用机器学习算法和深度学习算法进行优化。机器学习算法包括神经网络、支持向量机、决策树等，这些算法可以通过训练数据来学习锅炉运行的规律，并根据规律进行预测和优化。深度学习算法包括卷积神经网络、循环神经网络等，这些算法可以通过大量的数据进行学习和训练，并能够自动提取特征和优化模型。在应用人工智能算法进行优化时，需要考虑多个因素。首先，需要选择适合锅炉运行数据的算法，不同的算法适用于不同的数据类型和特征。其次，需要确定模型的参数和超参数，这些参数会影响模型的效果和泛化能力。最后，需要对模型进行验证和评估，以确保模型的有效性和可靠性。

结束语

本文探讨了应用智能化技术提高锅炉运行效率的方法，并对发电厂锅炉运行效率的影响因素进行了分析。通过数据采集和分析、模型建立以及人工智能算法优化等步骤，可以成功提高锅炉的运行效率，减少能源的浪费和环境的污染。这种方法具有一定的普适性和可行性，可以为发电厂提高运行效率提供一种新的思路和方法。

参考文献

[1]王兆方,孙禹. 探究工业锅炉运行效率的影响因素及对策[J]. 中国金属通报,2020,(09):71-72.

[2]孙莉. 发电厂厂用电自动化技术探析[J]. 湖北农机化,2020,(05):44.

[3]高佳兴,赵宇,魏颖. 发电厂电气自动化系统监控技术发展趋势初探[J]. 数码世界,2018,(07):228.