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火电厂热工参数软测量技术分析论文

摘要

随着社会经济的蓬勃发展，对电力的需求与稳定供应的要求日益增强。市场的推动力促使火力发电厂不断进行技术和设备的革新。在火力发电过程中，大量的能源和热能以烟气的形式流失，同时，锅炉和机组的关键部件因超负荷运行而遭受磨损。为了提升火力发电厂的工作效率并控制生产成本，必须加强对温度、压力、流量等关键参数的精确测量与实时监控。本文聚焦于热工参数，探讨软测量技术，并分析其在火力发电厂热工参数测量中的应用。

关键词

火力发电厂；热工参数；软测量技术

优化燃烧与效率

对于火力发电厂来说，优化燃烧方式和效率是降低运行成本、提升经济效益的关键。然而，这首先需要对关键技术的参数进行精确测量和控制。在火力发电厂中，锅炉烟气的含量对于调整风煤配比和控制燃烧效率至关重要。传统的测量方法在准确性和及时性方面存在局限，对技术革新的贡献有限。因此，我们希望通过优化热工参数的测量技术，通过提高参数的准确性和及时性来提升发电厂的生产效率，实现节能减排。

热工参数

热工，即工程热力学，主要研究热力学与机械做功之间的相互转化及其效率。蒸汽机、空调、反应堆等反应方式均属于工程热力学的研究范畴。热工参数是工程热力学研究中的关键数据，包括温度、流量、压力等。在火力发电厂中，热工参数的测量涉及燃煤发热量、烟气含氧量、飞灰含碳量、磨煤机负荷等，这些参数直接关系到火力发电厂的生产效率和经济效益，是推动其进步的重要途径和突破点。

软测量技术

软测量技术是指在生产过程中对难以直接测量或暂时无法测量的变量进行间接推断的技术。这种推断通过建立数学关系或模型来实现，使难以测量的重要变量能够参与到技术和工艺的优化中，帮助企业更好地控制产品质量。软测量技术包括模型建立、辅助变量选择、数据采集与处理、重要变量推断等环节，随着技术的发展，出现了多种模型建立方法，有效辅助了生产技术和工艺的优化。

主元分析法

主元分析法（PCA）是一种常用的数据分析方法，通过线性变换将原始数据转换为新的、线性无关的数据集，从中提取出数据的主要特征。在火力发电厂中，PCA主要用于将难以测量或当前技术水平下不可测量的变量进行降维处理，便于技术人员处理和分析，从而揭示原始变量的真实特征和规律。然而，这种方法在处理非线性特征变量时干扰性较大，使用难度较高。

支持向量机法

支持向量机法（SVM）是一种数据判别方法，通过识别、分类、回归等方式进行数据处理和分析。SVM适用于小样本分析，是一种从线性变量向非线性变量扩展的分析理论。这种方法使得技术人员能够根据有限样本寻求数据间的最优关系，以最小风险处理难以测量或当前科技水平下不可测量的变量。但在样本数量较大时，SVM的处理速度较慢，不适合工业需求。

偏最小二乘法

偏最小二乘法是一种数学优化技术，通过最小化误差的平方和来寻找最佳函数。这种方法以简洁的方式获取了难以测量或当前科技水平下不可测量的变量数据，且误差相对较低。在火力发电厂中，线性关联度较高的热工参数常采用偏最小二乘法进行测量，结果准确性较高。

人工神经网络法

人工神经网络法（ANN）是一种复杂的数据网络结构，通过模拟人脑的组织结构和运行机制来处理数据信息。ANN擅长处理非线性、随机、模糊的数据群，对于大规模、结构复杂、来源不明的数据群，采用模拟人脑的处理方式可以有效过滤大量不可测量的变量，找到变化因素，为火力发电厂技术优化提供方向和突破口。

模糊理论法

模糊理论法是一种模糊逻辑处理方式，由于难以用数学模型定量描述，不适合单独使用。建议与人工神经网络法结合使用，以提高准确性。

软测量技术在火力发电厂的应用

烟气含氧量测量

传统测量方法使用热磁式传感器和氧化锆传感器，存在误差大、及时性差、传感器寿命短等问题。采用软测量技术，通过对总燃料量、风量、电流量、给水流量、蒸汽温度、锅炉压力、出口烟气温度等参数进行推导测量，常用偏最小二乘法，也可结合主元分析法和支持向量机法提高测量有效性。

飞灰含碳量

传统测量方法如燃烧失重法、反射法和微波吸收法存在及时性差和成本高的缺陷。热工参数软测量技术通过基低位发热量、挥发分、水分、灰分、入煤量、烟气含氧量、鼓风量、风压、锅炉负荷等参数进行数据处理，常用非线性处理效果较强的人工神经网络法，也可结合支持向量机法和偏最小二乘法进行数据处理。

球磨机负荷

传统测量方法如振动法、物位法、差压法、电流法、噪音法精确性不高。球磨机负荷软测量通过入煤量、出入口压力差、入风量、电流量作为参数进行处理，常用支持向量机法与偏最小二乘法联合，也可采用人工神经网络法得到较好的测量结果，提高研磨精度和电能控制。

煤炭质量

煤炭质量对火力发电厂多个环节的生产效率影响显著。在球磨机环节，入机煤炭量、出口烟气成分组成、发热量、球磨机运行状态是煤炭质量的软测量技术参数；在锅炉燃烧环节，入机煤炭